排序: numpy.lexsort(): numpy.lexsort()是个排字典序函数,因为很有意思,感觉也蛮有用的,所以单独列出来讲一下: 强调一点,本函数只接受一个参数! import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array([50,40,30,20,10]) c = np.lexsort((a,b)) print(list(zip(a[c],b[c]))) [(5, 10), (4, 20), (3, 30), (2, 40)…

数据生成: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt func = np.poly1d(np.array([,,,])) func1 = func.deriv(m=) # 求一阶导数 func2 = func.deriv(m=) # 求二阶导数 x = np.linspace(-,,) y = func(x) y1 = func1(x) y2 = func2(x) '''正常绘图''' plt.plot(x,y,'ro',x,y1,'g…

第一章 NumPy快速入门 首先,我们将介绍如何在不同的操作系统中安装NumPy和相关软件,并给出使用NumPy的简单示例代码. 然后,我们将简单介绍IPython(一种交互式shell工具). 如前言所述,SciPy和NumPy有着密切的联系,因此你将多次看到SciPy的身影. 在本章的末尾,我们将告诉你如何利用在线资源,以便你在受困于某个问题或不确定最佳的解题方法时,可以在线获取帮助.   本章涵盖以下内容: 1.在Windows.Linux和Macintosh操作系统上安装Python,S…

ndarray支持在多维数组上的切片操作.为了方便起见,我们可以用一个省略号(...)来 表示遍历剩下的维度. (1) 举例来说,我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度,使之变成一个三维数组: b=np.arange(24).reshape(2,3,4) b.shape (2L, 3L, 4L) b array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], […

我们已经学习了怎样使用reshape函数,现在来学习一下怎样将数组展平. (1) ravel 我们可以用ravel函数完成展平的操作: In: b Out: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,10,11]], [[12,13,14,15], [16,17,18,19], [20,21,22,23]]]) In: b.ravel() Out: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,…

数组索引是指使用中括号 [] 来定位数据元素,不仅可以定位到单个元素,也可以定位到多个元素.索引基于0,并接受从数组末尾开始索引的负索引. 举个例子,正向索引从0开始,从数组开始向末尾依次加1递增:负向索引从-1开始,逐个元素 -1 ,不管使用正向索引还是负向索引,最右侧的元素的索引值是最大的,最左侧的元素的索引值是最小的. >>> x = np.arange(10) >>> x[2] 2 >>> x[-2] 8 一,单个元素的索引 ndarray对象…

三大主流框架: 1. Vue.js 是目前最火的一个前端框架,react是最流行的前端框架 (react除了开发网站,还可以开发手机app,Vue语法也是可以用于手机App开发的,需要借助于wexx). 2. Vue.js 是前端主流框架之一,和 angular 和 react 一起并称为三大主流框架. 3. Vue.js 是构建用户界面的框架,只关注视图层(视图层只针对前端页面),它不仅容易上手,还便于与第三方库 或 既有项目整合(vue 有配置第三方库,可以整合起来做大型项目开发). 4.…

开学两天,身上的职责直接变为两个班班长,三个小组组长,哇这事情估计够我忙活了,想躲都躲不掉啊,看来我还是真招人推荐各种管理职务啊,以后要是有人推荐我当经理啊领导啊该多好哈哈哈哈.记得今天奶奶生日,很开心地给奶奶打了一通电话,这怕是我第一次给奶奶电话送生日祝福了哈哈哈,是啊,很想珍惜身边的人,但很多时候却一心想提高自己地能力而忽视了身边人,就这四年,就这四年好好提升自己,毕业出来一定要好好陪陪家里祖辈亲戚们. 今天有点特殊,我整理了一下学到这么久编程以来的一些模板和技巧,虽然还没整理完,就作为(一…

NumPy学习笔记 三 股票价格 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记三主要操作股票价格数据. 股票价格数据通常包括开盘价.最高价.最低价和收盘价.…

NumPy学习笔记 二 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记二主要记录数据获取,沪深证券市场的A股股票数据. 获取的股票数据周期包括5分钟.15分钟…