技术背景 numpy在python中的地位是相当高的,即使是入门的python使用者也会经常看到这个库的使用.除了替代python自带的列表数据格式list之外,numpy的一大优势是其底层的高性能实现方式,比如前一篇博客中所提到的矢量运算,就是一种基于SIMD的底层运算优化方案,使得numpy的计算速度远高于一个普通的for循环. 而在日常运算的过程中,有些数据往往是不会变化的,比如机器学习中的测试和训练数据.那么如果这里使用的是numpy的数据结构的话,就会涉及到相关数据的存储,numpy可…

其它课程中的python---3.numpy总结(非常全) 一.总结 一句话总结: 学习方式应该是:听课+总结:-->找总结博客+再总结 需要始终记住:凭借,继承,复用 1.numpy的主要功能有哪些? 数组的转置,拼接,计算,切片,索引,组合 线性代数的各种操作:线代本身就是对数组(矩阵)的各种操作 2.numpy数组对象主要的属性? .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :元素的个数 10 .dtype :元素的类型 dtype(‘int32’) .itemsize :每个元…

Python3:numpy模块中的argsort()函数   argsort函数是Numpy模块中的函数: >>> import numpy >>> help(numpy.argsort) Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric: argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) Returns the indices that would so…

laravel 存储base64格式图片 一.总结 一句话总结: 用正则替换base64图片编码的编码头即可 存储图片的话,用laravel可以用Storage的put方法,原生php可以用file_put_contents方法 替换编码头 preg_match('/^(data:\s*image\/(\w+);base64,)/',$base64_img,$res); $base64_img=base64_decode(str_replace($res[1],'', $base64_img))…

最近在做城市计算的项目,数据文件是以.h5的格式存储的,总结下其用法和特点 来自百度百科的简介: HDF(Hierarchical Data Format),可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式,并且可以在不同类型的机器上传输,同时还有统一处理这种文件格式的函数库.大多数计算机都支持这种文件格式. 目前常用的图像文件格式很多,如GIF,JPG,PCX,TIFF等.这些格式共同的缺点是结构太简单,不能存放除影像信息外其他的有用数据,像遥感影像的坐标值.参数等都无法在其中保存,而且用不同格式存…

(原创文章转载请标注来源) 在学习机器学习的过程中经常会用到矩阵,那么使用numpy扩展包将是不二的选择 建议在平Python中用多维数组(array)代替矩阵(matrix) 入门请考 http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html# import numpy np 1. 读写数组,这里可以看成矩阵 #返回值格式(评分,信任表,用户个数,项目个数)  a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)…

---恢复内容开始--- Numpy_pratice In [2]: n = 10 L = [i for i in range(n)] In [3]: L * 2 Out[3]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] In [4]: import numpy as np X = np.arange(1,16).reshape(3,5) X Out[4]: array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6,…

tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组.比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题:(至于为什么是在numpy.lib.shape_base中,我还是不太清楚.) 其实tile就是重复的意思,把一个数组a,当做模板,重复几次,生成另一个数组b  至于矩阵可以不以这样,还没有试过. 例子: 创建一个a,使用tile来创建b from numpy import * a=[0,1,2]…

#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 #import pandas as pd, numpy as np; ''' 将csv文件转换为对应的邻接矩阵mat ''' from numpy import *; def protein_complexes_trans(): file = open('protein_complexes.csv'); filePro = open('complexes', 'a'); fileTarget = open('targets…

不是特别难,先保证环境变量正确配置 首先,安装了VS2015; 第二,在Python3.5安装路径中有一个Scripts文件夹,里面有pip.exe或者类似的可执行文件,安装一下: 第三,下载相对应的whl安装包,下载地址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/:下载对应的numpy+mkl和scipy;注意32位和64位,如果已经默认安装了默认版本的numpy,先卸载(进入cmd,输入命令:pip uninstall numpy),不然安装不好sci…