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NumPy 教程

阿喜阅读(98)

NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵),以及用于数组快速操作的各种API,有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数,基本统...

NumPy 安装

田田阅读(106)

NumPy 安装指南 Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的。NumPy的唯一前提条件是Python本身。如果您还没有Python,并希望以最简单的方式开始使用,我们建议您使用Anaconda发行版 -它包括Python,...

NumPy Ndarray对象

阿喜阅读(94)

NumPy Ndarray对象的基础知识 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarra...

NumPy 数据类型

牛青阅读(91)

NumPy 数据类型说明和实例 数据类型,即 dtype ,也是一个特殊的对象, 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息(也成为了元数据,即表示数据的数据)dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常,...

NumPy 数组属性

喔28阅读(89)

    NumPy 数组属性说明和实例 NumPy 数组的维数称为秩(rank),即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),axis=0,表示沿着第 0 轴进行操...

NumPy 创建数组

喔28阅读(98)

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。 numpy.empty numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组: nump...

NumPy 数组索引

无卤阅读(88)

访问数组元素 数组索引等同于访问数组元素。您可以通过引用其索引号来访问数组元素。NumPy 数组中的索引以 0 开头,这意味着第一个元素的索引为 0,第二个元素的索引为 1,以此类推。 下面我们先来看看一维数组的索引操作: >>...

NumPy 数组切片

老王阅读(99)

数组切片 python 中裁切的意思是将元素从一个给定的索引带到另一个给定的索引。我们像这样传递切片而不是索引:[start:end]。我们还可以定义步长,如下所示:[start:end:step]。如果我们不传递 start,则将其视为 ...

NumPy 数组副本和视图

老王阅读(100)

副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。视图是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内...

NumPy 数组迭代

中天阅读(107)

NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组,并使用 nditer 对它进行迭...

NumPy ufunc通用函数

喔28阅读(109)

NumPy 提供了两种基本的对象,即 ndarray 和 ufunc 对象。ufunc 是 universal function的缩写,意思是“通用函数”,它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。 许多 ufunc 函数都是用C语言级别实...

NumPy 数组形状修改

yiyan阅读(134)

数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状 打印 2-D 数组的形状: import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print(arr.shape) ...

NumPy 位运算

中天阅读(98)

NumPy 广播主要应用numpy在算术运算期间处理具有不同形状的数组。受某些约束的影响,较小的数组在较大的数组上“广播”,以便它们具有兼容的形状。 NumPy 操作通常在逐个元素的基础上在数组对上完成。在最简单的情况下,两个数组必须具有完...

NumPy 数组翻转

bigao阅读(159)

常见的数组翻转等方法 函数 描述 transpose 对换数组的维度 ndarray.T 和 self.transpose() 相同 rollaxis 向后滚动指定的轴 swapaxes 对换数组的两个轴 numpy.transpose n...

NumPy 数组连接

bigao阅读(88)

连接数组常用的函数如下: 函数 描述 concatenate 连接沿现有轴的数组序列 stack 沿着新的轴加入一系列数组。 hstack 水平堆叠序列中的数组(列方向) vstack 竖直堆叠序列中的数组(行方向) dstack 沿高度堆...

NumPy 数组分割

牛青阅读(111)

拆分是连接的反向操作。连接(Joining)是将多个数组合并为一个,拆分(Spliting)将一个数组拆分为多个。 数组分割的基本函数如下: 函数 数组及操作 split 将一个数组分割为多个子数组 hsplit 将一个数组水平分割为多个子...

NumPy 数组添加和删除

丹青阅读(116)

数组添加和删除操作,常用的函数如下: 函数 元素及描述 resize 返回指定形状的新数组 append 将值添加到数组末尾 insert 沿指定轴将值插入到指定下标之前 delete 删掉某个轴的子数组,并返回删除后的新数组 unique...

NumPy 数组排序

bigao阅读(88)

数组排序 排序是指将元素按有序顺序排列。 有序序列是拥有与元素相对应的顺序的任何序列,例如数字或字母、升序或降序。 NumPy ndarray 对象有一个名为 sort() 的函数,该函数将对指定的数组进行排序。 对数组进行排序: impo...

NumPy 数组筛选

阿喜阅读(100)

数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤(filtering)。 在 NumPy 中,我们使用布尔索引列表来过滤数组。 布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True,则该元素包含在过滤后的数...

NumPy 广播

bigao阅读(96)

NumPy 广播主要应用numpy在算术运算期间处理具有不同形状的数组。受某些约束的影响,较小的数组在较大的数组上“广播”,以便它们具有兼容的形状。 NumPy 操作通常在逐个元素的基础上在数组对上完成。在最简单的情况下,两个数组必须具有完...

NumPy 随机数

丹青阅读(98)

什么是随机数? 随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。 伪随机和真随机 计算机在程序上工作,程序是权威的指令集。因此,这意味着必须有某种算法来生成随机数。 如果存在生成随机数的程序,则可以预测它,因此它就不是...

NumPy 字符串函数

bigao阅读(101)

NumPy 字符串函数的用法 这些函数在字符数组类(numpy.char)中定义。 函数 描述 add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 multiply() 返回按元素多重连接后的字符串 center() 居中字符串 capital...

NumPy 数学函数

丹青阅读(98)

三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin()、cos()、tan()。  import numpy as np   a = np.array([0,30,45,60,90])  print ('不同角度的正弦值:')  # 通过乘...

NumPy 统计函数

喔28阅读(94)

numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。  import numpy as np   a = ...

NumPy 算术函数

yiyan阅读(88)

需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。  import numpy as np   a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)   print ('第一个数组:')  p...

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