为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数

python内置函数大全 python内建函数 最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword.Build-in Function.Build-in Constants.Build-in Types.Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个<The Python Standard Library>章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题.先把Build-in Function罗列一下吧,初学者的了解,分类可能不准

1. lamda匿匿名函数2. sorted()3. filter()4. map()5. 递归函数 一. lamda 匿名函数 为了了解决一些简单的需求⽽设计的⼀句话函数 语法: 函数名 = lambda 参数: 返回值 # 计算n的n次⽅ s = lambda a: a *a print(s(10)) 函数的参数可以有多个.多个参数之间⽤用逗号隔开 匿匿名函数不管多复杂.只能写⼀一⾏行行,且逻辑结束后直接返回数据 返回值和正常的函数⼀一样,可以是任意数据类型 二. sorted()  排序函

参考:  https://www.cnblogs.com/pyyu/p/6702896.html http://www.runoob.com/python3/python3-built-in-functions.html python内建函数 数学运算(7个) 类型转换(24个) 序列操作(8个) 对象操作(7个) 反射操作(8个) 变量操作(2个) 交互操作(2个)    文件操作(1个) 编译执行(4个) 装饰器(3个) 最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下p

python python内建函数 一.数学运算类 abs(x) 求绝对值1.参数可以是整型,也可以是复数2.若参数是复数,则返回复数的模 complex([real[, imag]]) 创建一个复数 divmod(a, b) 分别取商和余数注意:整型.浮点型都可以 float([x]) 将一个字符串或数转换为浮点数.如果无参数将返回0.0 int([x[, base]])  将一个字符转换为int类型,base表示进制 long([x[, base]])  将一个字符转换为long类型 pow

一.数学运算 abs:返回数字的绝对值 abs(-1) round:保留浮点数的小数位数,默认保留整数.四舍五入. round(1.553,1) #1.6 divmod:计算除数和被除数的结果,并返回一个包含商和余数的元组. divmod(5,2) # (2,1) pow:求x**y次幂(当有第三参数时,x**y的结果对z取余 ) pow(2,5) pow(2,3,5) # 这里为3个参数,2的3次方,结果为8.用8和5做除法,取余为3,最终输出3 sum:对可迭代对象进行求和计算(可设置初始值

虽然 Python 是弱类型编程语言,不需要像 Java 或 C 语言那样还要在使用变量前声明变量的类型,但在一些特定场景中,仍然需要用到类型转换. 比如说,我们想通过使用 print() 函数输出信息“您的身高:”以及浮点类型 height 的值,如果在交互式解释器中执行如下代码: >>> height = 70.0>>> print("您的身高"+height)Traceback (most recent call last):  File &q

一.数学运算类 abs(x) 求绝对值1.参数可以是整型,也可以是复数2.若参数是复数,则返回复数的模 complex([real[, imag]]) 创建一个复数 divmod(a, b) 分别取商和余数注意:整型.浮点型都可以 float([x]) 将一个字符串或数转换为浮点数.如果无参数将返回0.0 int([x[, base]])  将一个字符转换为int类型,base表示进制 long([x[, base]])  将一个字符转换为long类型 pow(x, y[, z])  返回x的y

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.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 A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate() 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 转载链接 numpy.stack()函数 函数原型:numpy.stack(arrays, axis=0) 程序实例: >>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] >>> np.stack(arrays,

在学习机器学习实教程时,实现KNN算法的代码中用到了numpy的tile函数,因此对该函数进行了一番学习: tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组.比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组 print(tile([0,0],1)) [0 0] print(tile([0,0],2)) [0 0 0 0] print(tile([0, 0], 4)) [0 0 0 0 0 0 0 0] print(tile([0

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.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 A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

意义 在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时,可视化有助于研究函数值的变化趋势(观察收敛.分布.几何形状等),带来直观的感受. 源码 # 绘制二元函数 # 参考文献 # + python画二元函数的图像(3D) https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79135076 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from matplotlib import p

python中numpy矩阵运算操作大全(非常全) //2019.07.10晚python矩阵运算大全1.矩阵的输出形式:对于任何一个矩阵,python输出的模板是:import numpy as np #引入numpy模块np1=np.array([[1,2,3],[1,3,4],[1,6,2]...]) #数组化矩阵形式print(np1) #输出矩阵2.对于矩阵的各种操作(np1代表矩阵):注意:操作矩阵之前需要引入numpy的linalg模块,语句如下:from numpy.linalg

给出一个数组x,然后基于一个二次函数,加上一些噪音数据得到另一组数据y. 将得到的数组x,y,构建一个机器学习模型,采用梯度下降法,通过多次迭代,学习到函数的系数.使用python和numpy进行编程,具体实现的代码如下: import numpy as np %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt np.random.seed(100) x=np.linspace(-1,1,100).reshape(100,1) y=3n

在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环. 但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. def Theta(x): """ Scalar implemenation of the Heaviside step function. """ if x >= 0: return 1 else: return 0 Theta(array([-3,-2,-1,0

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

python之pandas用法大全 更新时间:2018年03月13日 15:02:28 投稿:wdc 我要评论 本文讲解了python的pandas基本用法,大家可以参考下 一.生成数据表1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:?12import numpy as npimport pandas as pd2.导入CSV或者xlsx文件:?12df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.D

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/142 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 n维数组是NumPy的核心概念,大部分数据的操作都是基于n维数组完成的.本系列内容覆盖到1维数组操作.2维数组操作.3维数组操作方法,本篇讲解Numpy与1维数组操作. 一.向量初始化 可以通过Python列表创建NumPy数组. 如图

这篇文章主要讲述Python如何安装Numpy.Scipy.Matlotlib.Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法.最近安装这个真是一把泪啊,各种不兼容问题和报错,希望文章对你有所帮助吧!你可能遇到的问题包括:        ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包        ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块        ImportError: DLL load fai

python3内置函数大全 内置函数 (1)abs(),   绝对值或复数的模 1 print(abs(-6))#>>>>6 (2)all() 接受一个迭代器,如果迭代器的所有元素都为真,那么返回True,否则返回False 1 print(all([1,0,3,6]))#>>>>False (3)any() 接受一个迭代器,如果迭代器里有一个元素为真,那么返回True,否则返回False 1 print(any([0,0,0,[]]))#>>&