在NumPy中,所有的标准三角函数如sin.cos.tan等均有对应的通用函数. 一.利萨茹曲线 (Lissajous curve)利萨茹曲线是一种很有趣的使用三角函数的方式(示波器上显示出利萨茹曲线).利萨茹曲线由以下参数方程定义: x = A sin(at + n/2) y = B sin(bt)利萨茹曲线的参数包括 A . B . a 和 b .为简单起见,我们令 A 和 B 均为1,设置的参数为 a=9 , b=8 import numpy as np import matplotlib

摘要:NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等.下面通过实例进行详细了解. 前述通过对某公司股票的收盘价的分析,了解了某些Numpy的一些函数.通常实际中,某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随,它们可能是同领域的竞争对手,也可能是同一公司下的不同的子公司.可能因两家公司经营的业务类型相同,面临同样的挑战,需要相同的原料和资源,并且争夺同类型的客户. 实际中,有很多这样的例子,如果要检验一下

原文地址 NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数. Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsize,

Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包.具有以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray ndarray表示的是N维数组对象. ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的元素必须都是相同类型的.每个数组里面都有一个shape和一个dtype shape表示各个维度大小的元组dtype表示数组数据类型 除非是显示的设

成交量(volume)是投资中一个非常重要的变量,它是指在某一时段内具体的交易数,可以在分时图中绘制,包括日线图.周线图.月线图甚至是5分钟.30分钟.60分钟图中绘制. 股票市场成交量的变化反映了资金进出市场的情况,成交量是判断市场走势的重要指标.一般情况下,成交量大且价格上涨的股票,趋势向好.成交量持续低迷时,一般出现在熊市或股票整理阶段,市场交易不活跃.成交量是判断股票走势的重要依据,对分析主力行为提供了重要的依据.投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注. OBV(On-Balance

import numpy as np x=np.linspace(1,10) y=np.linspace(1,10,num=10,retstep=True)#num可省略 print(x) print (y) 由结果可得,一般linspace生成含有50个数的等间隔数列,前两个参数是数列开始和结尾,第三个是数列中元素个数.retstep输出一个元组,元组的分别是生成的数列和数列的等间隔数值. print(np.linspace(150,180,80)) 等价于 print(np.linspace

概述 知识与思路 代码实现 概述 Markdown 很适合于技术写作,因为技术写作并不需要花哨的排版和内容, 只要内容生动而严谨,文笔朴实而优美. 为了编写对读者更友好的文章,有必要生成文章的标题导航,让读者有个预期的阅读概览.当文章标题比较多时,手工去编写导航锚点比较费时,因此决定使用Python解析Markdown文档自动生成标题导航. 知识与思路 写过Markdown的人知道,Markdown的标题是使用一到六个# 左右包围住标题文字,而锚点是 [标题](#标题). 比如 ## 知识与思路

一个SQL,通过SPM固定它的执行计划,可以通过DBMS_SPM.LOAD_PLANS_FROM_CURSOR_CACHE实现.也可以通地此功能在不修改原SQL的情况下对其加HINT来固定执行计划.DB VERSION:Oracle 11.2.0.4OS:CentOS 6.6例如:原SQL走索引:SELECT * FROM SCOTT.TB_SPM WHERE OBJECT_ID=10;想通过加HINT让其走全表扫描:SELECT /*+FULL(TB_SPM)*/* FROM SCOTT.TB

 在python&numpy中切片(slice) 上文说到了,词频的统计在数据挖掘中使用的频率很高,而切片的操作同样是如此.在从文本文件或数据库中读取数据后,需要对数据进行预处理的操作.此时就需要对数据进行变换,切片,来生成自己需要的数据形式. 对于一维数组来说,python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的.无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了. 实例: 下面是几个特殊的例子: [:]表示复制源列表 负的index表示,从后往

近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法.但总觉得印象不深刻,不是太了解meshgrid的应用场景.所以,本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法. Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度.可以这么理解,meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格.用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshg

https://www.cnblogs.com/td15980891505/p/6198036.html numpy.random模块中提供啦大量的随机数相关的函数. 1 numpy中产生随机数的方法 1)rand() 产生[0,1]的浮点随机数,括号里面的参数可以指定产生数组的形状 2)randn() 产生标准正太分布随机数,参数含义与random相同 3)randint() 产生指定范围的随机数,最后一个参数是元祖,他确定数组的形状 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 im

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

小书匠 深度学习  文章目录: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save numpy.savez numpy.savez_compressed 2.保存到文本文件 numpy.savetxt numpy.loadtxt 在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多. 下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz)

1. 概述Numpy 中 arange() 主要是用于生成数组,具体用法如下: 2. arange()2.1 语法numpy.arange(start, stop, step, dtype = None) 在给定间隔内返回均匀间隔的值. 值在半开区间 [开始,停止]内生成(换句话说,包括开始但不包括停止的区间),返回的是 ndarray . 2.2 参数:start —— 开始位置,数字,可选项,默认起始值为0stop —— 停止位置,数字step —— 步长,数字,可选项, 默认步长为1,如果

在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多. 下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save 保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy 参数介绍 numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file:文件名/文件路径 arr:要存

编程的乐趣和挑战之一,就是将体力活自动化,使效率成十倍百倍的增长. 需求 做一个项目,需要返回一个很大的 JSON 串,有很多很多很多字段,有好几层嵌套.前端同学给了一个 JSON 串,需要从这个 JSON 串建立对应的对象模型. 比如,给定 JSON 串: {"error":0,"status":"success","date":"2014-05-10","extra":{"

浅复制:主要有两种方式,简单的赋值或者使用视图(view) 简单的赋值:其实就是制造了一个别名,数组并没有被copy成新的一份,当使用其中一个别名改变数组值的时候,另一个别名对应的值一并改变. >>>a = np.arange(12) >>>a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) >>>b = a >>>b is a True >>>b.shape = 3,4

摘要:总结股票均线计算原理--线性关系,也是以后大数据处理的基础之一,NumPy的 linalg 包是专门用于线性代数计算的.作一个假设,就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线性模型计算得出. 前一篇,在计算均线,指数均线时,分别计算了不同的权重,比如 和 都是按不同的计算方法来计算出相关的权重,一个股价可以用之前股价的线性组合表示出来,也即,这个股价等于之前的股价与各自的系数相乘后再做加和的结果,但是,这些系数是需要我们来确定的,也即一个线性相关的权重.一.用线性模型预测价格创建步骤如下:1

在NumPy中,矩阵是 ndarray 的子类,与数学概念中的矩阵一样,NumPy中的矩阵也是二维的,可以使用 mat . matrix 以及 bmat 函数来创建矩阵. 一.创建矩阵 mat 函数创建矩阵时,若输入已为 matrix 或 ndarray 对象,则不会为它们创建副本. 因此,调用 mat() 函数和调用 matrix(data, copy=False) 等价. 1) 在创建矩阵的专用字符串中,矩阵的行与行之间用分号隔开,行内的元素之间用空格隔开.使用如下的字符串调用 mat 函数

一.matrix特殊属性解释 numpy中matrix有下列的特殊属性,使得矩阵计算更加容易 摘自 NumPy Reference Release 1.8.1 1.1 The N-dimensional array (ndarray) An ndarray is a (usually fixed-size) multidimensional container of items of the same type and size. 摘自 NumPy Reference Release 1.9.1