需要导入的包 import numpy as np import pandas 一.利用numpy创建数组 1.1创建简单数组 array =np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(array) print('number of dim:',array.ndim)#几维 print('shape',array.shape)#形状 几行几列 print('size',array.size)#有多少个元素 结果: 1.2创建特定属性的数组(矩阵) a=np.array(…

busybox 在配置busybox,在是否选择要静态链接库时,在静态下,busybox中的工具不需要动态链接库,能够直接运行.而用户自己编写的程序如果需要动态链接库,还是依然需要有. 如果是动态链接库,则busybox和用户自己编写的程序都需要动态链接库. 这里,因为我们以后需要使用自己编写的程序,故选择使用动态链接库. busybox 要支持mdev.Tab补全功能.insmod模块安装命令.ifconfig命令等. Busybox Settings Busybox Library Tuni…

前段时间说了Qt一些类库的使用,今天来换一下口味,来看一下程序设计的问题.今天来说的是关于共享库 shared library. 如果你打开一些 Windows 应用程序的目录,你会发现有很多程序的 exe 文件都很小,大约几百K 的样子,并且目录中不仅仅只有一个 exe 文件,还包含着一大堆 dll 文件.这些 dll 其实就是一些共享库,所谓共享库,其实就是一些动态链接库,能够由程序在运行时进行动态加载的库.既然说是共享,那就是说,这些库不仅仅自己的程序可以使用,并且其他程序也可以使用,例如…

React 开发环境准备 IDE工具 visual studio code 开发环境 开发环境需要安装nodejs和npm,nodejs工具包含了npm. nodejs下载官网:https://nodejs.org/zh-cn/download/. 测试开发环境是否准备完成:使用管理用身份打开命令行窗口,输入:node -v和npm -v. 安装create-react-app生成器 在命令行窗口输入:npm install -g create-react-app 图片是我本地已经安装过执行的更…

一.索引 1.1numpy数组的转置 A=np.arange(3,15).reshape(3,4) print(A) print(A[2][0]) print(A[2,1]) print(A[2,:])#用冒号代替这一行所有的数 第二行的所有的数 print(A[:,1])#第一列的所有数 # 第一行的从1到3的值 print(A[1,1:3]) 结果: 1.2矩阵的转置以及将矩阵转化为array A=np.arange(3,15).reshape(3,4) print(A) for col i…

原文:Python Numpy 教程 章节 Numpy 介绍 Numpy 安装 NumPy ndarray NumPy 数据类型 NumPy 数组创建 NumPy 基于已有数据创建数组 NumPy 基于数值区间创建数组 NumPy 数组切片 NumPy 广播 NumPy 数组迭代 NumPy 位运算 NumPy 字符串函数 NumPy 数学函数 NumPy 统计函数 NumPy 排序.查找.计数 NumPy 副本和视图 NumPy 矩阵库函数 NumPy 线性代数 NumPy提供了使用现有数据创…

一 直接定义法: 1.直接定义 matrix=[0,1,2,3] 2.间接定义 matrix=[0 for i in range(4)] print(matrix) 二 Numpy方法: Numpy内置了从头开始创建数组的函数: zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组.默认的dtype是float64. 下面是几种常用的创建方法: #coding=utf-8 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) print a b = np…

数组是Numpy操作的主要对象,也是python数据分析的主要对象,本系列文章是本人在学习Numpy中的笔记. 文章中以下都基于以下方式的numpy导入: import numpy as np from numpy import * 1.普通数组的创建——np.arange(), np.array(), (1) arange()建立是顺序数组,函数原型:arange([start,]stop[,step],dtype=None) 其中start参数如果省略,则表示从0开始,默认的dtype为fl…

1.使用array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) ndarray2 = np.array(list('abcd')) array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='<U1') ndarray3 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) 2.zeros和zeros_like创建数组 用于创建数组,…

1.使用array创建数组 b = array([2, 3, 4])print bprint b.dtype 2.把序列转化为数组 b = array( [ (1.5,2,3), (4,5,6) ] )print b 3.函数 function 创建一个全是0的数组,函数 ones 创建一个全1的数组,函数empty 创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组.默认创建的数组类型(dtype)都是float64. a=zeros( (3,4) )print a b=ones( (2,3,4), d…