01.array # -*- coding: utf-8 -*- """ Numpy 패키지 특징 - 선형대수(벡터, 행렬) 연산에 효과적인 함수 제공 - list 차이점 : 다차원 배열, 선형대수 연산, 속도 고속 - Series 공통점 -> 수학/통계 함수 -> 범위 수정, 블럭 연산 -> indexing/slicing 기능 - n차원 배열 객체 생성 함수 1. random 함수 2. array 함수 3. sampl…

1  矩阵.数组.列表 #from numpy import * import numpy as np 矩阵创建 >>> A = np.array([1,2,3]) array([1, 2, 3]) >>> A = np.mat(A) matrix([[1, 2, 3]]) >>> np.shape(A) (1, 3) >>> B = np.matrix([1,2,3]) >>> np.shape(b) (1, 3)…

利用Numpy,python可以进行有效的科学计算.本文给过去常用matlab,现在正学习Numpy的人. 在进行矩阵运算等操作时,使用array还是matrix?? 简短的回答,更多的时候使用array.使用array的唯一缺点就是你必须使用’dot’函数来代替*来进行矩阵乘法. array matrix 可以超过2维 只能2维 .T(转置) .T(转置).I(求逆)     详见参考文档1 matlab 与Numpy 常用操作对比 Maltab numpy help func info(fu…

1.np.array 的shape (2,)与(2,1)含义 ndarray.shape:数组的维度.为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组.例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”. ndarray.shape返回一个元组(tuple),这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性. 一般情况下:[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素(一级中括号,维度1). [[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素(两级中括号,维度2)…

目录 切片(slicing)操作 索引(indexing) 操作 最简单的情况 获取多个元素 切片和索引的同异 切片(slicing)操作 Numpy 中多维数组的切片操作与 Python 中 list 的切片操作一样,同样由 start, stop, step 三个部分组成 import numpy as np arr = np.arange(12) print 'array is:', arr slice_one = arr[:4] print 'slice begins at 0 and…

np.c_给numpy数组添加列 np.r_给numpy数组添加行 ravel(): 将多维数组降成一维, 返回的是视图…

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(d.shape)…

numpy数组切片 import numpy as np arr = np.empty((8, 3))for i in range(8): arr[i] == i arr[1,2] # 选取第1行第2个元素 arr[1][2] # 选取第1行第2个元素,与上句等价 arr[1:3] # 选取第1,2行 arr[1:3][2:3] # 选取第1,2行的第2列# 下一行是花式索引,利用整数数组实现索引,花式索引会将数据复制到新数组arr[[1, 3, 5]] # 选取1,3,5行, 注意此处,不是a…

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,…

ndarray,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 创建ndarray np.array(collection),collection为序列对象(list),嵌套序列(list of list) np.zeros,np.ones,np.empty指定大小的全0或全1数组 注意:第一个参数是元组,用来指定大小,如(3,4),第二个参数是数据类型 empty不是总是返回全0,有时返回的是末初始的随机值 如: np…