基本属性 在做一些数据分析的时候,我们通常会把数据存为矩阵的形式,然后python本身对于矩阵的操作是不够的,因此出现了numpy这样一个科学开发库来进行python在次上面的不足. Numpy's array 类被称为ndarray. 这个对象常用而重要的属性如下: ndarray.ndim: 输出矩阵(数组)的维度 ndarray.shape: 输出矩阵的各维数大小,相当于matlab中的size()函数 ndarray.size: 输出矩阵(数组)元素的总个数,相当于各维数之积 ndarr

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的.matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长.当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库. 矩阵有两种乘法,点乘和对应项相乘(element-wise product).在numpy中应该怎么实现呢,看看下面的例子就明白了. ## A = B = array([[1, 2], ## [3, 4]]) >>>A = np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B = np.array

1.方阵的迹 方阵的迹就是方阵的主对角线元素之和 # -*- coding:utf-8 -*- # @Author: WanMingZhu # @Date: 2019/8/12 9:37 import numpy as np arr = np.random.randint(1, 5, size=(4, 4)) print(arr) # 调用np.trace便可求出矩阵的迹 print(np.trace(arr)) """ [[1 4 2 3] [3 2 2 2] [3 2 3

fv函数 计算未来的价值 def fv(rate, nper, pmt, pv, when='end'): ... 参数: rate:存款/贷款每期的利率 nper:存款/贷款期数 pmt:存款/贷款每期支付的金额 pv:当前的存款/贷款金额 比如,古明地觉去博丽灵梦神社去存款,假设年利率是3%,存款为1000,然后每个季度都会存10元,那么五年后能拿到多少钱呢? """ 年利率是百分之3,那么每个季度显然就是0.03 / 4 每个季度存10元,存五年,那么期数显然是5 *

列合并/扩展:np.column_stack() 行合并/扩展:np.row_stack() >>> import numpy as np >>> a = np.arange(9).reshape(3,-1) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> b = np.arange(10, 19).reshape(3, -1) >>> b array([[10,

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

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

numpy.argpartition(a, kth, axis=-1, kind='introselect', order=None) 在快排算法中,有一个典型的操作:partition.这个操作指:根据一个数值x,把数组中的元素划分成两半,使得index前面的元素都不大于x,index后面的元素都不小于x. numpy中的argpartition()函数就是起的这个作用.对于传入的数组a,先用O(n)复杂度求出第k大的数字,然后利用这个第k大的数字将数组a划分成两半. 此函数不对原数组进行操作

0 NumPy数组 NumPy数组:NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray.其由两部分组成: 实际的数据 描述这些数据的元数据 NumPy数组属性: ndim(纬数,x,y 2),shape(纬度,2*3),reshape(纬度),size:元素个数,dtype:元素数据类型,itemsize:所有元素的字节大小创建数组: 使用array函数, a = array( [2,3,4] ), b = array( [ (1.5,2,3), (4,5,6) ] ) 可以在创建时显式指定数

xzcfightingup   python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

Numpy 是Python中科学计算的核心库.它提供一个高性能多维数据对象,以及操作这个对象的工具.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性: 类

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

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

今天看文档发现numpy并不推荐使用matrix类型.主要是因为array才是numpy的标准类型,并且基本上各种函数都有队array类型的处理,而matrix只是一部分支持而已. 这个转载还是先放着了,少用,少用! from http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/5760458.html numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class

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

一. python sum函数 描述: sum() 对序列进行求和 用法: sum(iterable[, start]) iterable:可迭代对象,例如,列表,元组,集合. start:指定相加的参数,如果没有,默认为0. 示例: ```pythonx = [0, 1, 2]print("No.1 ", sum(x))```输出结果 No.1 3 二.numpy中的 sum() 描述: 对numpy进行的特定操作. 用法: sum(a, axis=None, dtype=None,

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

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') a #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开,内部数据必须为字符串形式