NumPy基本方法 一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 读取数组元素:如a[0],a[0,0] 数组变形:如b=a.reshape(2,3,4)将得到原数组变为2*3*4的三维数组后的数组:或是a.shape=(2,3,4)或a.resize(2,3,4)直接改变数组a的形状 数组组合:水平组合hstack((a,b))或concatenate((a,b),axis=1);垂直组合vstack((a,b))或…

一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致:但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量. + -  / 与 *…

Numpy功能简介: 1.官网:www.numpy.org 2.特点:(1)高效的多维矩阵/数组; (2);复杂的广播功能 (3):有大量的内置数学统计函数 矩阵(多维数组): 一维数组:  ([ 值1,值2,值3]) 维维数组: ([[1,2,3],[4,5,6]]) 三维数组:  ([[[]]]) 多维数组的创建 array函数: 步骤: 1.导入模块: import numpy as np 2.创建一个2维数组2行三列 : a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 其…

在学习python的时候常常需要numpy这个库,每次都是用一个查一个,这个,终于见到一个完整的总结了http://blog.csdn.net/blog_empire/article/details/39298557 一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 读取数组元素:如a[0],a[0,0] 数组变形:如b=a.reshape(2,3,4)将得到原数组变为2*3*4的三维数组后的数组:或是a.shape=(2…

https://www.cnblogs.com/xinchrome/p/5043480.html 一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致:但是允许a是向量而…

地址:http://www.cnblogs.com/xinchrome/p/5043480.html 另附Stanford的Numpy Tutorial地址:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ 一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((…

Numpy的相关概念2 副本和视图 副本:复制 三种情况属于浅copy 赋值运算 切片 视图:链接,操作数组是,返回的不是副本就是视图 c =a.view().创建a的视图/影子和切片一样都是浅copy 深copy b = a.copy 向量化 向量化和广播两个原理是矩阵内部原理 向量化运算=矢量化运算(可避免循环,直接实现矩阵之间,对应元素进行操作) 广播机制 广播机制:维度不同的矩阵运算时低维数矩阵会自动补全 原则1.1维数组可以和任意维度矩阵进行运算 原则2:是低维度矩阵按照某个轴进行广播…

补充: np.ceil()向上取整 3.1向上取整是4 np.floor()向下取整 数组名.resize((m,n)) 重置行列 基础操作 np.random.randn()符合正态分布(钟行/高斯)的数据 矩阵的水平拼接 np.vstack((a,b)) 矩阵的垂直拼接 np.hstack((a,b)) 点阵积: np.dot(a,b)/ a@b 结果是:a的行中的每个元素*b的列的每个元素.结果在求和 特列应用:B[] 列入班级成绩计算实列 #点阵积实列 import numpy as n…

数据分析图片保存:vg 1.保存图片:plt.savefig(path) 2.图片格式:jpg,png,svg(建议使用,不失真) 3.数据存储格式: excle,csv csv介绍 csv就是用逗号隔开的纯文本信息!!会以表格的信息打开 矩阵生成的相关属性 impor numpy as np #导入模块 a = np.array([1,2,3,4,5]) #一维矩阵 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二维矩阵 np.eye(3) #单位矩阵 np.diag(np…

首先看官方文档: numpy.base_repr(number, base=2, padding=0) 将给定的 number 值,换算成给定的 base 进制(默认 2 进制)的值,以字符串的形式返回.padding 即 左边填充 0 的个数,默认为 0 . 再看官方文档中的示例: 是不是意思就很清晰了呢 !嘻嘻嘻…