当 np.diag(array) 中 array是一个1维数组时,结果形成一个以一维数组为对角线元素的矩阵 array是一个二维矩阵时,结果输出矩阵的对角线元素…

当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时,都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组,然后使用整数数组进行下标运算. nonzeros(a) 返回数组a中值不为零的元素的下标,它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素都是一个整数数组,其值为非零元素的下标 在对应轴上的值.例如对于一维布尔数组b1,nonzero(b1)所得到的是一个长度为1的元组,它表示b1[0]和b1[2]的值不为 0(False). >>> b1 =…

今天看脚本的时候遇到了几个不懂的用法,记录下来供日后查看: 1.numpy bincount 先上图: 如上所示:首先要求输入的数组不能包含负数: 该函数是计算非负元素的个数,如果数组中的最大值为100,那么输出就有101个元素,每个位置代表,输入数组中,值为0的个数,值为1的个数...值为100的个数:…

1.数据csv文件存贮 1.1 CSV文件写入 CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值)CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) • frame : 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 • array : 存入文件的数组 • fmt : 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e • delimiter : 分割字符串,默认是任何空…

a=np.array([[[1,1],[2,2],[3,3]],[[4,4],[5,5],[6,6]],[[7,7],[8,8],[9,9]],[[10,10],[11,11],[12,12]]]) print a print a.shape b=a.mean(0).shape c=a.mean(1).shape d=a.mean(2).shape print b print c print d output: [[[ 1 1] [ 2 2] [ 3 3]] [[ 4 4] [ 5 5] [ 6…

arrarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])arr1array([0, 1, 2, 3, 4])np.intersect1d(arr,arr1)#计算数组ARR ARR1的交集,并排序array([0, 1, 2, 3, 4])np.union1d(arr,arr1)#计算数组ARR ARR1的并集,并排序array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# np.setdiff1d(arr,arr1)#计算差集:在ARRR 中但不在A…

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…

Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读…

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile(a, 90) Out[5]: 90.10000000000001 a = range(101,1,-1) #百分位是从小到大排列 np.percentile(a, 90) Out[7]: 91.10000000000001 详看官方文档 numpy.percentile Parame…

Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate() 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 转载链接 numpy.stack()函数 函数原型:numpy.stack(arrays, axis=0) 程序实例: >>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] >>> np.stack(arrays,…

python中enumerate()函数用法 先出一个题目:1.有一 list= [1, 2, 3, 4, 5, 6]  请打印输出:0, 1 1, 2 2, 3 3, 4 4, 5 5, 6 打印输出, 2.将 list 倒序成 [6, 5, 4, 3, 2, 1] 3.将a 中的偶数挑出 *2 ,结果为 [4, 8, 12] 这个例子用到了python中enumerate的用法.顺便说一下enumerate在for循环中得到计数的用法,enumerate参数为可遍历的变量,如 字符串,列表等…

NumPy数据存取与函数 数据的CSV文件存取 CSV文件 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. 将数据写入CSV文件 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) -frame: 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 -array: 存入文件的数组 -fmt: 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e -delimiter:分割字符…

摘要:NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等.下面通过实例进行详细了解. 前述通过对某公司股票的收盘价的分析,了解了某些Numpy的一些函数.通常实际中,某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随,它们可能是同领域的竞争对手,也可能是同一公司下的不同的子公司.可能因两家公司经营的业务类型相同,面临同样的挑战,需要相同的原料和资源,并且争夺同类型的客户. 实际中,有很多这样的例子,如果要检验一下…

在numpy包中我们可以用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构 首先导入numpy包: from numpy import* 初始化numpy数组有多种方式,比如说 1.python列表或元祖 2.使用arrange,linspace函数 3.从文件中读取数据 例:列表生成numpy数组: v=array([1,2,3,4]) M=array([[1,2],[3,4]]) v和M对象都是numpy模块提供的ndarray类型 v,M区别在于他们的维度不同 可以通过ndarray.shape获得他们…

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

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…

python之pandas用法大全 更新时间:2018年03月13日 15:02:28 投稿:wdc 我要评论 本文讲解了python的pandas基本用法,大家可以参考下 一.生成数据表1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:?12import numpy as npimport pandas as pd2.导入CSV或者xlsx文件:?12df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.D…

最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot…

(1)字符串反转 1倒序输出 s = 'abcde' print(s[::-1]) #输出: 'edcba' 2 列表reverse()操作 s = 'abcde' lt = list(s) lt.reverse() print(''.join(lt)) #输出: 'edcba' 3 二分法交换位置 s = 'abcde' lt = list(s) for i in range(len(l) // 2): lt[i], lt[-(i+1)] = lt[-(i+1)], lt[i] print('…

map函数时python的高级内置函数 语法为:map(function, iterable, ...) 参数:function -- 函数iterable -- 一个或多个序列 将function作用于iterable序列中的每一个元素,并将调用的结果返回 主要是为了并行运算,非常高效 1. 一个输入参数,输入为列表 # 1. 一个参数 def map_func(x): res = x**2 return res a1 = map(map_func, [1,2,3]) #直接返回的是objec…

一.jupyter notebook 两种安装和启动的方式: 第一种方式: 命令行安装:pip install jupyter 启动:cmd 中输入 jupyter notebook 缺点:必须手动去安装数据分析包(比如numpy,pandas...) 第二种方式: 下载anaconda软件 优点:包含了数据分析的基础包大概200个左右的科学运算包 jupyter notebook一些快捷键操作: 1. 运行当前代码并选中下一个单元格 shift+enter 2. 运行当前的单元格 crtl +…

python的内建排序函数有 sort.sorted两个. 1.基础的序列升序排序直接调用sorted()方法即可 ls = list([5, 2, 3, 1, 4]) new_ls = sorted(ls)或者使用ls.sort()即可,直接将ls改变 print(new_ls) 需要注意:sort()方法仅定义在list中,而sorted()方法对所有的可迭代序列都有效 并且针对任何的可迭代序列,sorted()都是返回一个list, print(sorted({8: 'D', 2: 'B'…

1 将list转换成array 如果list的嵌套数组是不规整的,如 a = [[1,2], [3,4,5]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,但是a中得元素a[i]都还是list 如果a = [[1,2], [3,4]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,里面的元素a[i]也是ndarray 2 flatten函数 Python自身不带有flatten函数,numpy中array有flatten函数. 同1的一样…

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl…

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 传入函数 函数的本身也可以作为参数. Python内建的mapreduce的函数.(来源于谷歌的,后来被道格这家伙开源了,成为当今处理大数据最火热的hadoop中的计算模型---MapReduce) 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序…

Python 数据类型及其用法: 本文总结一下Python中用到的各种数据类型,以及如何使用可以使得我们的代码变得简洁. 基本结构 我们首先要看的是几乎任何语言都具有的数据类型,包括字符串.整型.浮点型以及布尔类型.这些基本数据类型组成了基本控制块,从而创建我们的Python应用程序. 字符串 字符串(String) 是一段文本字符,通常以某种形式向用户输出.如果我们打开Python的解释器,我们试着最常见的输出"Hello World!"应用: >>> print…

浅谈Python在信息学竞赛中的运用及Python的基本用法 前言 众所周知,Python是一种非常实用的语言.但是由于其运算时的低效和解释型编译,在信息学竞赛中并不用于完成算法程序.但正如LRJ在<算法竞赛入门经典-训练指南>中所说的一样,如果会用Python,在进行一些小程序的编写,如数据生成器时将会非常方便,它的语法决定了其简约性.本文主要介绍一下简单的Python用法,不会深入. Python的安装和实用 Linux(以Ubuntu系统为例) 一般的Linux都自带了Python,在命…

前面提到了BIF(内置函数)这个概念,什么是内置函数,就是python已经定义好的函数,不需要人为再自己定义,直接拿来就可以用的函数,那么都有哪些BIF呢? 可以在交互式界面(IDLE)输入这段代码,注意是两边都是双下划线 dir(__builtins__) 则可以查看不同python版本都有哪些BIF 就看这些就能很明显的看出python3和python2还是有很多区别的,想看哪个BIF的用法就直接help()它看官方文档就行,这里要说的是,python官方的代码其实很少的语法,基本都是很简单…

Python 练习 标签(空格分隔): Python Python练习题 Python知识点 一.使用匿名函数对1~1000求和,代码力求简洁. 答案: In [1]: from functools import reduce In [2]: print(reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 1001))) Out[2]: 500500 知识点: 1. 匿名函数:lambda 参数:表达式 lambda语句中,开头先写关键字lambda,冒号前是参数,可以有多个…

开发环境Python版本:3.6.4 (32-bit)编辑器:Visual Studio CodeC++环境:Visual Studio 2013 需求说明前一篇<在C++中嵌入Python|调用无参数的函数>中我们成功的在C++主程序中嵌入了Python,并且调用了Python模块中的一个无参数的函数.这一篇我们将在此基础上,实现在主程序中调用Python模块中有参数的函数,使两者互动起来. 0 准备say_hi.py模块 在say_hi.py中增加含有一个参数的函数prt_hello和含有…