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一.前述 NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库.使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵. NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算.傅里叶变换和随机数生成等功能. 这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. 二.具体应用 1.背景--为什么使用Numpy? a) 便捷: 对于同样的数值计算任务,使用…

概述 Numpy  最基本的库,是用于处理含有同种元素的多维数组运算的第三方库 —科学计算包,python数据分析及科学计算的基础库,几乎支撑所有其他库 —支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 —可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. 本笔记包含以下内容 一.导入模块                            二.生成数组                       …

前言 numpy是python的科学计算模块,底层实现用c代码,运算效率很高.numpy的核心是矩阵narray运算. narray介绍 矩阵拥有的属性 ndim属性:维度个数 shape属性:维度大小 dtype属性:数据类型 常用矩阵创建方法 import numpy as np # 由列表转化 np.array([[1,2],[3,4]]) # 创建多维随机浮点数矩阵,区间0.0 ~ 1.0 arr = np.random.rand(3, 4) # 创建多维整数矩阵,指定随机区间 arr…

  1 数组对象 创建数组 import numpy as np a = np.arange(10) b = np.arange(2,10,1) #[2,10)步长为1 c = np.linspace(0,10,20) #[0,10]共20个 d = np.array([range(5)]) #用list/tuple创建数组 快速生成x*y的全零数组 a = np.zeros((3,4)) 0~1的随机数 a = np.random.rand(5) 一维数组转化为二维数组 a = np.aran…

# 导入模块,并重命名为npimport numpy as np# 单个列表创建一维数组arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72])print('一维数组:\n',arr1)# 一维数组元素的获取print(arr1[[2,3,5,7]]) # 嵌套元组创建二维数组arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9),(3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19)))print…

pip install numpy pip install matplotlib pip install sklearn yum -y install tkinter pip install scipy…

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NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力,而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了. NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组.它将常用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本来需要在Python级别进行的循环,放到C语言的运算中,…

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu…