np.arange(int a) 生成一个一维array,元素个数是a个,元素是0到a-1 注意arange不能直接生成多维array np.arange(int a).reshape(int b,int c) 生成一个一维array,个数为a,然后改成二维数组b*c,b*c=a:也可更多维 reshape与原shape无关,只要总元素个数符合即可 reshape返回的对象实际是原array的一个引用,仅形式不一样,改变一个,两个都会变 np.arange(int a, dtype=np.uin…

目录 numpy模块 一维数组 二维数组(用的最多的) 获取多维数组的行和列 多维数组的索引 高级功能 多维数组的元素的替换 通过函数方法创建多维数组 矩阵的运算 点乘和转置(了解) 点乘必须 m*n n *m 求逆(了解) 最大 小值 numpy生成随机数 numpy模块 回顾一下有哪些数据类型 int/float/str/list/tuple/dict/set numpy是python一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型矩阵,比python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构…

glob模块是通配用的,用于列出符合通配格式的文件 glob.glob(path) path是用于匹配的字符串,类似简单版的正则吧 其中 * 匹配任意多个字符 ? 匹配一个字符 [1-9] 匹配指定范围字符 该方法返回一个路径名列表…

import time 添加time模块 关于时间和时间戳: 时间是指日常生活中用的,如某年某月某日 时间戳是一个时间长度,是时间关于一个初始时间(好像是1970.1.1)的秒数 localtime方法: time.localtime( timeStamp ) timeStamp是一个浮点数形式的时间戳 生成一个时间元组 >>> time.localtime(10000000) time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=4, tm_mday=27, tm…

import os 添加os模块 walk方法: os.walk(path) path是string形式的目标目录 生成一个某目录下递归树形目录迭代器,方便递归访问子目录,访问目录就能够轻松访问子文件. g = os.walk("G:") for dirpath,dirnames,filenames in g 该迭代器是一个三元组迭代器: dirpath是目录的路径,dirnames是该目录下的子目录的列表,filenames是该目录下子文件的列表. listdir方法: os.lis…

学习链接:http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 官方链接:https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html 简介: numPy是python语言的一个扩展库,是一个运行非常快的数学库,主要用于数组计算.它支持大量的维度与数据运算还针对数组运算提供大量的数学函数库.它包含:一个强大的n维数组对象ndarray.广播功能函数.整合c/c++/fortran的工具.线性代数.傅里叶变化与随机数生成等功…

前言: 随着python开发项目越来越大,显然应该把不同功能的代码放到不同的.py文件里,每一个.py文件叫一个模块:模块分为(1)内置标准模块(2)第三方模块(3)自定义模块 这三种.这篇博客就是用来记录一些常用的内置模块的,时不时会更新一下.主要还是方便自己查阅. 注:os模块和sys模块的区别 os模块负责[程序]与[操作系统]的交互,提供了访问操作系统底层的接口:sys模块负责 [程序]和[python解释器]的交互,提供了一系列的函数和变量,用于操控python的运行环境. 一.os模…

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6…

目录 Requests模块说明 Requests模块安装 Requests模块简单入门 Requests示例 参考文档   1.Requests模块说明 Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 HTTP 库.用 Python 编写,真正的为人类着想. Python 标准库中的 urllib2 模块提供了你所需要的大多数 HTTP 功能,但是它的 API 太渣了.它是为另一个时代.另一个互联网所创建的.它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务. 在P…

用python自带的list去处理数组效率很低, numpy就诞生了, 它提供了ndarry对象,N-dimensional object, 是存储单一数据类型的多维数组,即所有的元素都是同一种类型.索引是一个正整数元组. 秩,rank==轴, axes ==维度, dimensions ==ndim==len(shap) 一, 简单介绍: >>> from numpy import *>>> a = arange(10).reshape(2,5)>>>…