numpy中的ndarray方法和属性 - bonelee - 博客园 numpy.ndarray — NumPy v1.15 Manual 属性: T:转置,同 transpose() flat:转 1维 size:元素总数 ndim:维度 shape:元组,行与列 方法: axis=0:按照列进行分组,结果是横着的,相当于 x:axis=1:按照行进行分组,结果是竖着的,相当于 y all([axis]):如果元素都为 True 则返回 True,针对 0 和 非0 而言 any([axis…

目录 本实验代码已经传到gitee上,请点击查收! 一.实验目的 二.实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三.实验使用环境 四.实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法: 4.2.2 测试算法:使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据:画出决策边界 4.2.4 训练算法:随机梯度上升 4.3 示例1:从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2:从打斗数和接吻数预测电影类型(数据自…

我们 知道,矩阵在python里面用的不少,所以记载下关于矩阵的操作 numpy.zeros():可以用来构造全零矩阵 >>> zeros(3) array([ 0.,  0.,  0.]) >>> zeros((3,3)) array([[ 0.,  0.,  0.], [ 0.,  0.,  0.], [ 0.,  0.,  0.]]) numpy.ones(): 可以用来构造全一矩阵 >>> ones((3,3)) array([[ 1.,  1…

感觉numpy.hstack()和numpy.column_stack()函数略有相似,numpy.vstack()与numpy.row_stack()函数也是挺像的. stackoverflow上也有类似的讨论,在这里numpy vstack vs. column_stack. 给一个相关函数的列表: stack()    Join a sequence of arrays along a new axis. hstack()    Stack arrays in sequence horiz…

weekdays.pyimport numpy as npfrom datetime import datetimedef datestr2num(s): return datetime.strptime(s.decode('ascii'), "%d-%m-%Y").date().weekday() dates, open, high, low, close=np.loadtxt('data.csv', dtype=float, delimiter=',', usecols=(1, 3…

为什么有numpy这个库呢? 1. 准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 2. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. 3. 所…

1 numpy 概述 numpy是Numerical Python的缩写,释义为数值的Python numpy弥补了作为通用编程语言的Python在数值计算方面能力弱.速度慢的不足(numpy的底层是通过C语言编写的甚至汇编语言实现的,可以直接操作CPU) numpy拥有丰富的数学函数.具有矢量运算能力,快速.节省空间,,强大的多维数组(矩阵运算)和优异的运算能力,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 numpy的存储效率和I/O性能优胜于python numpy的模块是用C语言编写的,故不支…

__TITLE__ = "利用Numpy进行历史股价分析" __DATASOURCE__ = "ATAGURU" # CSV文件读取 import numpy as np # 文件名,分隔符,使用字段7\8,分开储存 # 编号,公式名称,日期,空格,开市,最高,最低,收市价,成交量 c,v = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) print c # 收市价 print v…

Numpy数组 1.Numpy数组对象 Numpy中的多维数组称为ndarray,他有两个组成部分. 1.数据本身 2.描述数据的元数据 2.Numpy的数值类型 bool: 布尔型 inti:其长度取决于平台的整数(通常为int32或int64) int8:字节类型 int16:整型 int32:整型 int64:整型 uint8:无符号整型 uint16:无符号整型 uint32:无符号整型 uint64:无符号整型 float16:半精度浮点型 float32:单精度浮点型 float64…

Numpy 将字符型数据转为datetime import numpy as np f = np.array([','2019-01-01','2019-01-02 01:01:01']) # 把f数组的元素类型改为日期类型 g = f.astype('M8[D]') # M8[Y] M8[M] M8[D] print(g) # 时间戳(将日期转为数) 上面g的单位不同,这边的数值也不同 # g中的值距离1970年总共有多少天 h = g.astype('int32') print(h) pri…