当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时,都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组,然后使用整数数组进行下标运算. nonzeros(a) 返回数组a中值不为零的元素的下标,它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素都是一个整数数组,其值为非零元素的下标 在对应轴上的值.例如对于一维布尔数组b1,nonzero(b1)所得到的是一个长度为1的元组,它表示b1[0]和b1[2]的值不为 0(False). >>> b1 =…
Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等.random中的一些重要函数的用法:1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立…
在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile(a, 90) Out[5]: 90.10000000000001 a = range(101,1,-1) #百分位是从小到大排列 np.percentile(a, 90) Out[7]: 91.10000000000001 详看官方文档 numpy.percentile Parame…
python中enumerate()函数用法 先出一个题目:1.有一 list= [1, 2, 3, 4, 5, 6]  请打印输出:0, 1 1, 2 2, 3 3, 4 4, 5 5, 6 打印输出, 2.将 list 倒序成 [6, 5, 4, 3, 2, 1] 3.将a 中的偶数挑出 *2 ,结果为 [4, 8, 12] 这个例子用到了python中enumerate的用法.顺便说一下enumerate在for循环中得到计数的用法,enumerate参数为可遍历的变量,如 字符串,列表等…
今天分享一篇关于python下的zip()函数用法. zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素按顺序组合成一个tuple,每个tuple中包含的是原有序列中对应序号位置的元素,然后返回由这些tuples组成的list.若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同.在所有参数长度相同的情况下,zip()与map()类似,没有参数的情况下zip()返回一个空list. 使用zip反转字典       <span style=…
1.数据csv文件存贮 1.1 CSV文件写入 CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值)CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) • frame : 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 • array : 存入文件的数组 • fmt : 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e • delimiter : 分割字符串,默认是任何空…
1.数据的纬度 维度:一组数据的组织形式 1.1 一维数据 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织 ,对应列表.数组和集合等概念 列表:数据类型可以不同 ,如 3.1413, 'pi', 3.1404, [3.1401, 3.1349], '3.1376' 数组:数据类型相同 .如:3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376 1.2 二维数据 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式.表格是典型的二维数据其中,表头是二维…
flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,其官方文档是这样描述的: ndarray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed into one dimension. Parameters:   order : {‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, optional ‘C’ means to flatten in row-major (C-style) order. ‘F’ means to f…
mean()函数功能:求取均值经常操作的参数为axis,以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵 举例: >>> import numpy as np >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])>>> now2 = np.ma…
map函数的原型是map(function, iterable, …),它的返回结果是一个列表. 参数function传的是一个函数名,可以是python内置的,也可以是自定义的. 参数iterable传的是一个可以迭代的对象,例如列表,元组,字符串这样的. 这个函数的意思就是将function应用于iterable的每一个元素,结果以列表的形式返回.iterable后面还有省略号,意思可以传很多个iterable,如果有额外的iterable参数,并行的从这些参数中取元素,并调用functio…
强制类型转换:int()float()str()list()tuple()set()dict()总结,这几种类型转换函数得用法基本一致,基本就是int(要转换得数据).返回值类型为对应得数据类型   max():求多个参数的最大值,或可迭代对象中的最大元素min():最小值sum():求和,可迭代对象元素求和pow():求幂,pow(2, 3)等价于2 ** 3round():四舍五入,可以指定保留位数 hex():16进制oct():8进制bin():2进制   print:打印,输出inpu…
现有字符串,需要取出用空格分隔的第一段,操作如下 >>> product_model = ‘WS-C2960G-24TC-L – Fixed Module 0′>>> product_model.split(‘ ‘)[0]‘WS-C2960G-24TC-L’ 不带参数的split(),会把所有空格(空格符.制表符.换行符)当作分隔符,如果有这些“空格”,则可这样写 >>> product_model = ‘WS-C2960G-24TC-L – Fixe…
import numpy as np np.getfromtxt("路径",delimiter = "," ,dtype = str)  #读取txt文件数据 #路径 : 可以写相对路径也可以是绝对路径  ,delimiter : 分割符,dtype : 读取时候的类型转换. vector = np.array([5,10,15,20])  #数据类型必须相同 vector.shape #表示数组的形状,例如上面的为(4,)data.shape(1) # 表示列数…
引用文章:https://blog.csdn.net/xjl271314/article/details/80409034…
arrarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])arr1array([0, 1, 2, 3, 4])np.intersect1d(arr,arr1)#计算数组ARR ARR1的交集,并排序array([0, 1, 2, 3, 4])np.union1d(arr,arr1)#计算数组ARR ARR1的并集,并排序array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# np.setdiff1d(arr,arr1)#计算差集:在ARRR 中但不在A…
前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背. PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim…
为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数…
关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…
python的内建排序函数有 sort.sorted两个. 1.基础的序列升序排序直接调用sorted()方法即可 ls = list([5, 2, 3, 1, 4]) new_ls = sorted(ls)或者使用ls.sort()即可,直接将ls改变 print(new_ls) 需要注意:sort()方法仅定义在list中,而sorted()方法对所有的可迭代序列都有效 并且针对任何的可迭代序列,sorted()都是返回一个list, print(sorted({8: 'D', 2: 'B'…
1.python的内建排序函数有 sort.sorted两个 sort函数只定义在list中,sorted函数对于所有的可迭代序列都可以定义. for example: ls = list([5, 2, 3, 1, 4]) new_ls = sorted(ls) /*或者使用ls.sort()即可,直接将ls改变*/ print(new_ls) 2.argsort()函数,是numpy库中的函数,返回的是数组值从小到大的索引值 for example: One dimensional array…
numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库,可以说numpy让Python有了matlab的味道 本文主要介绍几个numpy库下的小函数. 1.mat函数 mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵(matrix) import numpy as np >>a=[[1,2,3,], [3,2,1]] >>type(a) >>list >>myMat=np.mat(a) >>myMat >>matrix([[1,2…
对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,…
今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+…
Numpy: # NumPy库介绍 # NumPy的安装 #  NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展 #  可用来存储和处理大型矩阵. #  因为不是Python的内嵌模块,因此使用前需要安装. #  可以利用Python自带的pip工具自动安装. #  或者选择访问下面的网站,下载与Python版本匹配的exe安装文件手动安装. # http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ #  安装完成后,打开Pytho…
1.简介 Numpy库是进行数据分析的基础库,panda库就是基于Numpy库的,在计算多维数组与大型数组方面使用最广,还提供多个函数操作起来效率也高 2.Numpy库的安装 linux(Ubuntu和debian)下:sudo apt-get install python-numpy linux(fedora)下:sudo yum install numpy scipy conda isntall numpy 3.ndarray,numpy的核心 array方法下的几个属性 >>> a…
Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读…
原文地址https://blog.csdn.net/love666666shen/article/details/77512353 参考文章https://cuiqingcai.com/1319.html Beautiful Soup中文手册https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs3/documentation.zh.html 1. Beautiful Soup 简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功…
1. Beautiful Soup 简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据.官方解释如下: Beautiful Soup提供一些简单的.python式的函数用来处理导航.搜索.修改分析树等功能.它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序.Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码.你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定…
numpy库是python的一个著名的科学计算库,本文是一个quickstart. 引入:计算BMI BMI = 体重(kg)/身高(m)^2 假如有如下几组体重和身高数据,让求每组数据的BMI值: weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7] height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79] print weight / height ** 2 执行上面代码,报错:TypeError: unsupported operand type(s) fo…