一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级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内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包…

例子 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5) >>> a array([[ 0,  1,  2,  3,  4], [ 5,  6,  7,  8,  9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> a.shape (3, 5) >>> a.ndim 2 >>> a.dtype.name 'int64' &g…

numpy是一个python和矩阵相关的库,在机器学习中非常有用,记录下numpy的基本用法 numpy的数组类叫做ndarray也叫做数组,跟python标准库中的array.array不同,后者只处理一维的数组而且提供很少的函数,numpy中有更多重要的属性 分别是 ndarray.ndim    该数组的维度,轴的数量 ndarray.shape    该数组的尺寸二维数组(m, n)m行n列,如果是三维或者以上的会包含其维度即(维度,m,n) ndarray.size    数组中所有元…

下边代码是关于numpy的一些基本用法,包括数组和矩阵操作等... import numpy as np print "<== print version ==>" print np.version.version print "<== 1-dimensional array ==>" print np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print "<== 2-dimentional array ==>&q…

以下代码来源于本博文作者观看大神视频并纯手敲. 目录 numpy的属性 创建array numpy的运算1 随机数生成以及矩阵的运算2 numpy的索引 array合并 array分割 numpy的浅拷贝和深拷贝 numpy的属性 import numpy as np array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(array) print(array.ndim) # 维度 2 print(array.shape) # 形状 (…

原文:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058572.html https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/2-1-np-attributes/-----Numpy 学习 https://blog.csdn.net/u013457382/article/details/50828646-------python numpy教程 https://www.cnblogs.com/linux…

NumPy 学习资料 书籍 NumPy Cookbook_[Idris2012] NumPy Beginner's Guide,3rd_[Idris2015] Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版) 网络资料 100 Numpy Exercises Pandas Exercises accompany "Pandas for Everyone" 菜鸟教程:NumPy教程 NumPy Documentation NumPy 中文文档 Pandas 学习资料 书籍 Pa…

Numpy学习笔记 ndarray多维数组 创建 import numpy as np np.array([1,2,3,4]) np.array([1,2,3,4,],[5,6,7,8]) np.zeros(8) np.zeros(3,4) np.ones(4) np.one_like([1,2,3,4]) np.empty((2,2,2)) np.arange(10) 数组创建函数 arange ones/ones_like zeros/zeros_like empty/empty_like…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec…

一.编程语言分类 1.简介 机器语言:站在计算机的角度,说计算机能听懂的语言,那就是直接用二进制编程,直接操作硬件 汇编语言:站在计算机的角度,简写的英文标识符取代二进制去编写程序,本质仍然是直接操作硬件 高级语言:站在人的角度,说人话:即用人类的字符去编写程序,屏蔽了硬件操作 2.优缺点 语言 优点 缺点 机器语言 最底层,执行速度快 最复杂,开发效率最低 汇编语言 比较底层,执行速度较快 复杂,开发效率低 高级语言 编译型: 执行速度快,不依赖语言环境运行 跨平台差 解释型: 跨平台好,一份…