前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背. PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim…

为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数…

numpy通用函数 快速的逐元素数组函数,也可以称为ufunc,对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数 一元通用函数 函数名 描述 abs.fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根,等同于arr**0.5 square 计算平方,等同于arr**2 exp 计算个元素的指数ex log.log10.log2.log1p 自然对数(底数为e的log).底数为10的log.底数为2的log.底数为(1+x)的log sign 计算各元素的正负号,1(正数).0(零).-1(负数) ceil…

NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数. 1.创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsiz…

Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包.具有以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray ndarray表示的是N维数组对象. ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的元素必须都是相同类型的.每个数组里面都有一个shape和一个dtype shape表示各个维度大小的元组dtype表示数组数据类型 除非是显示的设…

1.numpy.random.shuffle(x) 参数:填入数组或列表. 返回值:无. 函数功能描述:对填入的数组或列表进行乱序处理,shape保持不变. 2.numpy.random.permutation(x) 参数:填入整型数据或数组.若填入正整数n,则将np.arange(n)乱序后返回:若填入数组,则将数组乱序后返回. 返回值:乱序数组. 函数功能描述:将数组乱序后输出.若填入的多维数组,则只对第一个维度进行乱序处理,其余维度不变.如填入二维数组,则只对行的顺序进行调整,每行内部元素…

1.numpy.random.rand(d0,d1,d2,...,dn) 参数:d0,d1,d2,...,dn 须是正整数,用来描述生成随机数组的维度.如(3,2)代表生成3行2列的随机数组. 返回值:维度为(d0,d11,d2,...,dn)的ndarray类数组,每个元素均为浮点型. 函数功能描述:生成一个给定形状的随机数组,随机数遵循均匀分布,分布范围为[0,1). 2.numpy.random.randn(d0,d1,d2,...,dn) 参数:d0,d1,d2,...,dn 须是正整数…

import numpy as np #一元函数 #绝对值计算 a = -1b = abs(a)print(b)输出: 1 #开平方计算 a = 4b = np.sqrt(a)print(b)输出: 2.0 #平方计算 a = 12b = np.square(a)print(b)输出:144 #e的指数 a = np.exp(1)b = np.exp(2) print(a)print(b)输出:2.718281828459045 7.38905609893065 #对数#以e为底数 a = np…

1 算术平均值 数学运算 样本:[s1, s2, ..., sn] 算术平均值 = (s1 + s2 + ... + sn) / n numpy函数 numpy.mean(样本) -> 算术平均值 2 加权平均值 数学运算 样本:[s1, s2, ..., sn] 权重:[w1, w2, ..., wn] 加权平均值=(s1w1 + s2w2 + ... + snwn) / (w1+w2+...+wn) numpy函数 numpy.average(样本, weights=权重) -> 加权平均…

1.创建数组array # 创建数组array import numpy as np a = np.array([1,2,3]) #创建数组 b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype=float) c = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], [(3,2,1), (4,5,6) ] ], dtype=float) np.zeros((3,4)) #创建0数组 np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) #创建1…