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# encoding=utf-8 import numpy as np from numpy.linalg import * def main(): # 1.最基本的array lst = [[1, 3, 5], [2, 4, 6]] print(type(lst)) # <class 'list'> np_lst = np.array(lst) print(type(np_lst)) # <class 'numpy.ndarray'> # 指定数据类型 bool int int8…

Matplotlib 是 Python 的绘图库. 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. Windows 系统安装 Matplotlib 进入到 cmd 窗口下,执行以下命令: python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install matplotlib Linux 系统安装 Matplotlib 可以使用 Linux 包…

Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据. NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式:npy. npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据.图形.dtype 和其他信息. 常用的 IO 函数有: load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中. savze() 函数用于将多个数组写入文件,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文…

import numpy.matlib import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11,12],[13,14]]) print(np.dot(a,b)) numpy.vdot() 函数是两个向量的点积. 如果第一个参数是复数,那么它的共轭复数会用于计算. 如果参数是多维数组,它会被展开. import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11…

副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置. 视图是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问.操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝.如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内存在同一位置. 视图一般发生在: 1.numpy 的切片操作返回原数据的视图. 2.调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图. 副本一般发生在: Python 序列的切片操作,调用deepCopy()函数. 调用 ndarray 的 copy…

大端模式:指数据的高字节保存在内存的低地址中,而数据的低字节保存在内存的高地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放 小端模式:指数据的高字节保存在内存的高地址中,而数据的低字节保存在内存的低地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低. 例如在 C 语言中,一个类型为 int 的变量 x 地址为 0x100,那么其对应地址表达式&x的值为 0x100.且x的四个字节将被存储在存储器的 0x1…

numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本.函数格式如下: numpy.sort(a, axis, kind, order) 参数说明: a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组会被展开,沿着最后的轴排序, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序 kind: 默认为'quicksort'(快速排序) order: 如果数组包含字段,则是要排序的字段 import numpy as np a = np.array([[3,7],[9,1]]) print…

NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等. numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值. numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值. import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('调用 amin() 函数:') print (np.amin…

NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide(). 需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则. import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') print ('第二个数组:') b = np.array([10,10,10]) print (b) p…