NumPy(Numerical Python的简称) 是高性能科学计算和数据分析的基础包,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数,其部分基本功能如下: ndarry,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数值 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环) 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 线性代数.随机生成以及傅立叶变化功能 用于集…

Python 并没有提供数组功能,虽然列表 (list) 可以完成基本的数组功能,但它并不是真正的数组,而且在数据量较大时,使用列表的速度就会慢的让人难受.Numpy 提供了真正的数组功能,以及对数据快速处理的函数.Numpy 还是很多更高级的扩展库的依赖库,例如: Scipy,Matplotlib,Pandas等.此外,值得一提的是:Numpy 内置函数处理数据的速度是 C 语言级别的,因此编写程序时,应尽量使用内置函数,避免出现效率瓶颈的现象.一切计算源于数据. import numpy a…

import numpy as np def main(): lst=[[1,3,5],[2,4,6]] print('hello world') print(type(lst)) np_lst = np.array(lst) print(type(np_lst)) np_lst = np.array(lst,dtype=np.float) print(type(np_lst)) print(np_lst.shape) print(np_lst.ndim) print(np_lst.dtype)…

当多维数组的某一列时返回的是一个行向量 >>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) >>> X[:, 1] array([2, 6, 10]) % 这里是一个行 >>> X[:, 1].shape % X[:, 1] 的用法完全等同于一个行,而不是一个列, (3, ) 如果我索引多维数组的某一列时,返回的仍然是列的结构,一种正确的索引方式是: >>>X…

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…

python和java,.net,php web平台交互最好使用web通信方式,不要使用Jypython,IronPython,这样的好处是能够保持程序模块化,解耦性好 python允许使用'''...'''方式来表示多行代码: >>> print(r'''Hello, ... Lisa!''') Hello, Lisa! >>> >>> print('''line1 ... line2 ... line3''') line1 line2 line3…

figure:last-child { margin-bottom: 0.5rem; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font: inherit; } input[type="checkbox"], input[type=&quo…

常用统计分析python包开源学习代码 numpy pandas matplotlib 待办 https://github.com/zmzhouXJTU/Python-Data-Analysis…

在学习opencv-python的时候,给出图片地址再调用cv2.imread("地址"),发现出创建的是numpy类型的ndarray对象,用来存放多维数组的对象 # 导入cv2模块 import cv2 # 给出本地图片的地址 img_dir="D:/360Downloads/test.jpg" # 创建numpy类型的ndarray对象,存放多维数组的对象 img=cv2.imread(img_dir) # <class 'numpy.ndarray'&…

一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值…