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…

简介 numpy.array() 数组对象,可以表示普通的一维数组,或者二维矩阵,或者任意数据:并且它可以对数组中的数据进行非常高效的运算,如:数据统计.图像处理.线性代数等 numpy 之所以能运行这么快的原因是因为它底层是用C语言实现的目标代码,但对于需要运算的数据需要先将它们表示成numpy数组的形式,即向量化 numpy 的基本使用 首先导入库并去别名np: import numpy as np 1.创建数组 1.1 创建指定初始化变量数组 np.array([1,2,3,4,5]) 1…

Ref: NumPy 教程 这里主要是查缺补漏一些常用方法. 初步认识 矩阵常见知识点 矩阵操作 Ref: [Python] 01 - Number and Matrix[总结过一部分] 一.矩阵 (Matrix)  初始化 Universal Functions 二.矩阵操作 矩阵下标 index 表示范围 下标表示范围内的“间隔” 矩阵遍历 传统遍历 - 规则数组 句柄遍历 - 不规则数组 矩阵取整 取左地板值 仅保留整数位 四舍五入 三.矩阵形变 扁平化 完全扁平 自定义扁平 转置 堆叠…

01.NumPy基本功能 ※ 数据类型的转换在实际操作过程中很重要!!! ※ ※ ndarray的基本索引与切片 ※ 布尔型数组的长度必须跟被索引的轴长度一致 花式索引是利用“整数数组”进行索引. 整数数组为索引时候的index.…

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域. ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针. 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子. 一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组. 一个跨度元组(stride),其中…

1.  元素级别的函数 元素级别的函数也就是函数对数组中的每一个元素进行运算.例如: In [10]: arr = np.arange(10) In [11]: np.sqrt(arr) Out[11]: array([ 0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. ]) In [12]: np.exp(arr) Out[12]: array([ 1.000000…

可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/numpy%E6%95%B0%E7%BB%84%E3%80%81%E5%90%91%E9%87%8F%E3%80%81%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%BF%90%E7%AE%97.md import numpy as np import pandas as pd…

1,机器学习numpy 初识 1)numpy初识 import numpy num1= numpy.array([1,2,3]) dtype('num1') #查找类型 num1.dtype num1.shape #查找数据维数 num1.genfromtxt("wordll.txt",delimiter=',',dtype=str,skip_header=1) #通过文本读取数据 num1[0,2] #取指定标的数据 小标为0-2的数据 matrix = numpy.array([5…

一.实验说明 numpy 包为 Python 提供了高性能的向量,矩阵以及高阶数据结构.由于它们是由 C 和 Fortran 实现的,所以在操作向量与矩阵时性能非常优越. 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本课程实验环境使用Spyder.首先打开terminal,然后输入以下命令: spyder -w scientific-python-lectures (-w 参数指定工作目录) 关于Spyder的使用可参考文档:https://pythonhos…

# data = numpy.genfromtxt("C:\\Users\\Admin\Desktop\\111.txt", delimiter='\t', dtype='str')  # 处理文件# print(data.dtype) --> <class 'numpy.ndarray'> 查看类型# print(data) # print(help(numpy.genfromtxt)) ---> 查看帮助文档 # 一维数组 ---> (3,) 3行#…