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NumPy 创建数组

NumPy 创建数组
NumPy 创建数组 ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。 numpy.empty numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组: numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') 参数说明: 参数 描述 shape 数组形状 dt……继续阅读 »

2年前 (2022-07-23) 304浏览 0评论 0个赞

NumPy 广播(Broadcast)

NumPy 广播(Broadcast)
NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape == b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同,且各维度的长度相同。 实例 import numpy as np a = np.arra……继续阅读 »

2年前 (2022-07-16) 243浏览 0评论 0个赞

NumPy 数据类型

NumPy 数据类型
NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) intc 与 C 的 int……继续阅读 »

2年前 (2022-07-16) 107浏览 0评论 0个赞

NumPy 教程

NumPy 教程
NumPy 教程 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了……继续阅读 »

2年前 (2022-06-30) 111浏览 0评论 0个赞

NumPy 切片和索引

NumPy  切片和索引
NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 – n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。 实例 import numpy as np a = np.arange(10) s = ……继续阅读 »

2年前 (2022-06-28) 277浏览 0评论 0个赞

NumPy 位运算

NumPy 位运算
NumPy 位运算 NumPy “bitwise_” 开头的函数是位运算函数。 NumPy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述 bitwise_and 对数组元素执行位与操作 bitwise_or 对数组元素执行位或操作 invert 按位取反 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动二进制表示的位 注:也……继续阅读 »

2年前 (2022-06-27) 116浏览 0评论 0个赞

NumPy 字符串函数

NumPy 字符串函数
NumPy 字符串函数 以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。 这些函数在字符数组类(numpy.char)中定义。 函数 描述 add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 multiply() 返回按元素多重连接后的字符串 center() 居中字符串……继续阅读 »

2年前 (2022-06-23) 109浏览 0评论 0个赞

NumPy 高级索引

NumPy 高级索引
NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外,数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 整数数组索引 以下实例获取数组中(0,0),(1,1)和(2,0)位置处的元素。 实例 import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,……继续阅读 »

2年前 (2022-06-18) 167浏览 0评论 0个赞

NumPy 安装

NumPy 安装
NumPy 安装 Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的。 我们可以使用以下几种方法来安装。 1、使用已有的发行版本 对于许多用户,尤其是在 Windows 上,最简单的方法是下载以下的 Python 发行版,它们包含了所有的关键包(包括 NumPy,SciPy,matplotlib,IPython,SymPy 以及 Python 核心自带的其它包): Anaconda: 免费 Python ……继续阅读 »

2年前 (2022-06-15) 225浏览 0评论 0个赞

NumPy 统计函数

NumPy 统计函数
NumPy 统计函数 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。 函数说明如下: numpy.amin() 和 numpy.amax() 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。 实例 import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,……继续阅读 »

2年前 (2022-06-15) 131浏览 0评论 0个赞

NumPy Ndarray 对象

NumPy Ndarray 对象
NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。 数据类型或 dty……继续阅读 »

2年前 (2022-06-12) 103浏览 0评论 0个赞

Numpy 数组操作

Numpy 数组操作
Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 nu……继续阅读 »

2年前 (2022-06-12) 212浏览 0评论 0个赞

NumPy 字节交换

NumPy 字节交换
NumPy 字节交换 在几乎所有的机器上,多字节对象都被存储为连续的字节序列。字节顺序,是跨越多字节的程序对象的存储规则。 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;这和我们的阅读习惯一致。 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……继续阅读 »

2年前 (2022-06-09) 224浏览 0评论 0个赞

NumPy 数组属性

NumPy 数组属性
NumPy 数组属性 本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。 NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,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(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴……继续阅读 »

2年前 (2022-06-07) 349浏览 0评论 0个赞

NumPy Matplotlib

NumPy  Matplotlib
NumPy Matplotlib 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。 pip3 安装: pip3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Linux 系统也可以使用 L……继续阅读 »

2年前 (2022-06-06) 170浏览 0评论 0个赞

NumPy 从数值范围创建数组

NumPy 从数值范围创建数组
NumPy 从数值范围创建数组 这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组。 numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下: numpy.arange(start, stop, step, dtype) 根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。 参数说明: 参数 描述 st……继续阅读 »

2年前 (2022-06-06) 113浏览 0评论 0个赞

NumPy 数学函数

NumPy 数学函数
NumPy 数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。 三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin()、cos()、tan()。 实例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print (‘不同角度的正弦值:‘) # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print (……继续阅读 »

2年前 (2022-06-03) 179浏览 0评论 0个赞

NumPy 算术函数

NumPy 算术函数
NumPy 算术函数 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。 实例 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print (‘第一个数组:‘) print (a……继续阅读 »

2年前 (2022-06-03) 102浏览 0评论 0个赞

NumPy IO

NumPy IO
NumPy IO 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。 savez(……继续阅读 »

2年前 (2022-06-02) 102浏览 0评论 0个赞

NumPy 线性代数

NumPy 线性代数
NumPy 线性代数 NumPy 提供了线性代数函数库 linalg,该库包含了线性代数所需的所有功能,可以看看下面的说明: 函数 描述 dot 两个数组的点积,即元素对应相乘。 vdot 两个向量的点积 inner 两个数组的内积 matmul 两个数组的矩阵积 determinant 数组的行列式 solve 求解线性矩阵方程 inv 计算矩阵的乘法逆矩阵 ……继续阅读 »

2年前 (2022-05-31) 189浏览 0评论 0个赞

NumPy 迭代数组

NumPy 迭代数组
NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组,并使用 nditer 对它进行迭代。 实例 import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2,3) print (‘原始数组是:&#……继续阅读 »

2年前 (2022-05-29) 97浏览 0评论 0个赞

NumPy 排序、条件刷选函数

NumPy 排序、条件刷选函数
NumPy 排序、条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'he……继续阅读 »

2年前 (2022-05-28) 218浏览 0评论 0个赞

NumPy 副本和视图

NumPy 副本和视图
NumPy 副本和视图 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。 ……继续阅读 »

2年前 (2022-05-15) 121浏览 0评论 0个赞

NumPy 从已有的数组创建数组

NumPy 从已有的数组创建数组
NumPy 从已有的数组创建数组 本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。 numpy.asarray numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。 numpy.asarray(a, dtype = None, order = None) 参数说明: 参数 描述 a 任意形式的输入参数,可以是,列表, ……继续阅读 »

2年前 (2022-05-15) 266浏览 0评论 0个赞


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