Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ import numpy as np # 创建的数组 stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]) # 基本属性 count = stus_score.size print('该数组的元素有 --> ',count) shape = stus_score.shape print('该数组的形状是 --> ',…

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 ndarray; 广播功能函数; 整合 C/C++/Fortran 代码的工具; 线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能; NumPy 应用 NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起…

1.科学计算工具-Numpy基础数据结构 1.1.数组ndarray的属性 NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray.其由两部分组成:① 实际的数据② 描述这些数据的元数据 注意数组格式,中括号,元素之间没有逗号(和列表的区别) type(ar)是查看变量的类型(注意了,type(ar) 是函数,ar.dtype是方法查看数值的类型) ar.ndim 查看数组的维度 ar.shape  数组的维度,对于n行m列的数组,shape为(n,m) ar.size    数组的元素总数,对于…

主要搞明白NumPy“为什么快”. 学习资源 Panda 中文 易百教程 远程登录Jupyter笔记本 效率进化 四步效率优化 NumPy 底层进行了不错的优化. %timeit 对于任意语句,它会自动多次执行以产生一个非常精确的平均执行时间. In [11]: loops = 25000000 from math import * a = range(1, loops) def f(x): return 3 * log(x) + cos(x) ** 2 %timeit r = [f(x) fo…

数据分析01 /数据分析之numpy模块 目录 数据分析01 /数据分析之numpy模块 1. numpy简介 2. numpy的创建 3. numpy的方法 4. numpy的常用属性 5. numpy的数据类型(数组元素的类型) 6. numpy的索引和切片操作 7. 变形reshape 8. 级联操作 9. 广播机制 10. 常用的聚合操作 11. 常用的数学函数 12. 常用的统计函数 13. 矩阵相关 数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在…

# 1关于numpy 的学习import numpy as np # 一 如何创建数组****# 1 有规律的一维数据的创建======# 1 range() 和arange() 区别 貌似没有区别lst1 = range(10)lst1 = list(lst1)# print(lst1,type(lst1)) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] <class 'list'> lst2 = np.arange(10)lst2 = list(lst2)# print(…

01-numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 1. 一个强大的N维数组对象 ndarray 2. 广播功能函数 3. 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 4. 线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 02-数据属性 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.它是一个元素表(通常是数字),都…

数组的创建 数组的访问 数组的合并 数组的分割 数组创建 >>> import numpy as np 创建一维数组 >>> x = np.arange(10) >>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 创建二维数组 >>> X = np.arange(10).reshape(2, 5) >>> X array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8,…

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 安装: pip install --user numpy scipy matplotlib 清华镜像: pip install nu…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…