数组是Numpy操作的主要对象,也是python数据分析的主要对象,本系列文章是本人在学习Numpy中的笔记. 文章中以下都基于以下方式的numpy导入: import numpy as np from numpy import * 1.普通数组的创建——np.arange(), np.array(), (1) arange()建立是顺序数组,函数原型:arange([start,]stop[,step],dtype=None) 其中start参数如果省略,则表示从0开始,默认的dtype为fl…

需要导入的包 import numpy as np import pandas 一.利用numpy创建数组 1.1创建简单数组 array =np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(array) print('number of dim:',array.ndim)#几维 print('shape',array.shape)#形状 几行几列 print('size',array.size)#有多少个元素 结果: 1.2创建特定属性的数组(矩阵) a=np.array(…

NumPy是Python的一个高性能科学计算和数据分析基础库,提供了功能强大的多维数组对象ndarray.jupyter notebook快速执行代码的快捷键:鼠标点击选中要指定的代码框,Shift + Enter组合键直接执行代码框中的全部代码.              Alt + Enter组合键执行完代码框中的代码在代码框的下面再添加一个空代码框. 1.创建数组 #引入numpy,并重命名为np,方便使用import numpy as np 1.1.使用numpy内置的array函数创建…

numpy库 numpy是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础.numpy十分高效,基于NumPy的算法要比纯Python快10到100倍(甚至更快),并且使用的内存更少. NumPy的ndarray 初步用法 导入库 import numpy as np#常规用法 生成随机矩阵 import numpy as np data=np.random.randn(2,3)#生成一个两行三列的随机数组 print(data) 简单运算 相乘 im…

数组的定义与为数组元素分配空间和赋值是分开进行的,称为动态初始化. 在数组定义的同时就为数组元素分配空间并赋值,称为静态初始化. 一维数组举例: //动态初始化 int[] intArr; intArr=new int[3]; intArr[0]=1; intArr[1]=2; intArr[2]=3; //动态初始化 int[] intArr2; intArr2=new int[] {1,2,3}; //静态初始化 int[] intArr3= {1,2,3}; 二维数组举例: //动态初始化…

使用权限:所有角色 使用方式:ln [ -options ] source target 作用:建立源文件与目标文件之间的连接 注意点: 1.连接分为硬连接和软连接,其中硬连接不能对目录做硬连接,且不能在不同的文档系统中做硬连接,而软连接不受此限制 2.软连接只是在目标地址生成一个镜像,不会占用过多的磁盘空间:而硬连接会在目标地址创建一个跟源文件相同大小的文件 3.软连接和硬连接都会同步保持文件的变化 关键点: 1.-b : 如果目标文件已经存在,则进行删除.覆盖 2.-d | -F : 建立目…

安装脚手架 命令 npm install -g @vue/cli 打开 cmd 窗口输入以上命令.当出现以下界面即表示安装完成. 查看已安装脚手架版本 命令 vue -V 在 cmd 窗口输入以上命令 可以看出当前版本为 5.0.4. 创建项目 命令 vue create 项目名称 在 cmd 窗口输入 vue create vue-demo 输入 y 使用方向键上下选中选项 Manually select features (自由选择),回车 使用方向键上下选择要安装的选项, 点击空格键用于勾…

Numpy学习之--数组创建 过程展示 import numpy as np a = np.array([2,3,9]) a array([2, 3, 9]) a.dtype dtype('int32') b = np.array([1.2,2.3,3]) b array([1.2, 2.3, 3. ]) b.dtype dtype('float64') 常见的错误是:直接将多个数值当做参数传递,正确的做法是将他们以列表或数组的方式传递 # a = np.array(1,2,3)#错误 b =…

1.使用array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) ndarray2 = np.array(list('abcd')) array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='<U1') ndarray3 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) 2.zeros和zeros_like创建数组 用于创建数组,…

在学习数据分析时,NumPy作为最基础的数据分析库,我们能够熟练的掌握它是学习数据分析的必要条件.接下来就让我们学习该库吧. 学习NumPy库的环境: python:3.6.6 编辑器:pycharm NumPy安装:在cmd命令下,直接使用pip语句,pip install NumPy即可! NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包.它主要包含一下内容: 有一个强大的N维数组对象ndarray; 拥有复杂的广播功能函数: 整合C/C++和Fortran代码的工具: 线性代数.傅里叶…