# -*- encoding:utf-8 -*-
# Copyright (c) 2015 Shiye Inc.
# All rights reserved.
#
# Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com>
# Date: 2019/2/11 13:41 import numpy as np a = np.array([0, np.pi/2, np.pi, np.pi/3, np.pi/4])
b = np.arange(4, 8, 2, np.float64) #[4. 6.] b2 = b*2 #[ 8. 12.]
b3 = b + 10 #[14. 16.]
b4 = b ** 2 #[16. 36.]
b5 = b > 5 #[False True]
b6 = np.sum(b) #10.0
b7 = np.std(b) #1.0 a2 = np.sin(a) # [0.00000000e+00 1.00000000e+00 1.22464680e-16 8.66025404e-017.07106781e-01]
'''
# sin cos 的周期为2pi,sin以原点做中心对称,sin(pi/4) = 2 ** (1/2) / 2读作二分之根二
# sin(pi) = 1 , sin(pi/2) = 0
''' a3 = np.cos(a) # [ 1.00000000e+00 6.12323400e-17 -1.00000000e+00 5.00000000e-017.07106781e-01]
'''
# cos以原点的纵轴做轴对称
# cos(pi) = 0 , cos(pi/2) = 1
''' c = np.array([[1, 1], [0, 1]])
'''
[[1 1]
[0 1]]
'''
d = np.arange(4).reshape(2, 2)
'''
[[0 1]
[2 3]]
'''
d2 = np.min(d, axis=0)
'''
axis=0时以列为查找单元
[0 1]
'''
d3 = np.std(d, axis=1)
'''
axis=1时以行为查找单元
[0.5 0.5]
''' cd_dot = np.dot(c, d, out=np.array([[1,1], [0,0]]))
'''
dot矩阵相乘
[[2 4]
[2 3]]
'''
cd_dot_2 = c.dot(d)
'''
dot矩阵相乘
[[2 4]
[2 3]]
''' print(d2)
print(d3)

Numpy 基础运算1的更多相关文章

  1. Numpy 基础运算

    numpy的几种运算 1.一维矩阵运算 >>> import numpy as np >>> a=np.array([10,20,30,40]) # array([ ...

  2. Numpy 基础运算2

    # -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq < ...

  3. numpy的基础运算2-【老鱼学numpy】

    numpy的基础运算中还有很多运算,我们这里再记录一些. 最小/大值索引 前面一篇博文中我们讲述过如何获得数组中的最小值,这里我们获得最小/大值的索引值,也就是这个最小/大值在整个数组中位于第几位. ...

  4. 利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

    概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为a ...

  5. 《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础:数组和矢量计算

    http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说, ...

  6. 利用Python进行数据分析——Numpy基础:数组和矢量计算

    利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写 ...

  7. numpy 基础操作

    Numpy 基础操作¶ 以numpy的基本数据例子来学习numpy基本数据处理方法 主要内容有: 创建数组 数组维度转换 数据选区和切片 数组数据计算 随机数 数据合并 数据统计计算 In [1]: ...

  8. Numpy 基础

    Numpy 基础 参考https://www.jianshu.com/p/83c8ef18a1e8 import numpy as np 简单创建数组 # 创建简单列表 a = [1, 2, 3, 4 ...

  9. [转]python与numpy基础

    来源于:https://github.com/HanXiaoyang/python-and-numpy-tutorial/blob/master/python-numpy-tutorial.ipynb ...

随机推荐

  1. python super参数错误

    # -*- coding:utf-8 _*-"""@author:Administrator@file: yamlparser.py@time: 2018/09/07&q ...

  2. aptitude与apt-get

    aptitude 与 apt-get 一样,是 Debian 及其衍生系统中功能极其强大的包管理工具.与 apt-get 不同的是,aptitude 在处理依赖问题上更佳一些.举例来说,aptitud ...

  3. 【转】Python——plot可视化数据,作业8

    Python——plot可视化数据,作业8(python programming) subject1k和subject1v的形状相同 # -*- coding: utf-8 -*- import sc ...

  4. Java后端学习,推荐书籍和学习路线

    最近在学习Java和全栈开发,推荐一些有用的书籍 书架主要针对Java后端和全栈开发用的 书籍介绍 <Spring Boot 2.0企业级应用开发实战> 本书深入浅岀地讲解了 Spring ...

  5. 初识中间件Kafka

    初识中间件Kafka Author:SimplelWu 什么是消息中间件? 非底层操作系统软件,非业务应用软件,不是直接给最终用户使用的,不能直接给客户带来价值的软件统称为中间件 关注于数据的发送和接 ...

  6. eclipse下properties文件中文乱码的解决方案

    今天在工程下编辑.properties文件时输入了中文然后就保存出错,弄了好久才搞定!大家瞄瞄 在中文操作系统下,Eclipse中的Java类型文件的编码的默认设置是GBK,但是对Properties ...

  7. vertx的HttpServer模块

    Start HttpServer /** * 启动 HttpServer * multi instances 采用 synchronized防止线程安全问题 * addHandlers 方法是acto ...

  8. Joone

    JOONE 一.什么是JOONE? 1.Joone是一个免费的神经网络框架来创建,训练和测试人造神经网络.目标是为最热门的Java技术创造一个强大的环境,为热情和专业的用户.2.Joone由一个中央引 ...

  9. [原创]Modelsim后仿真

    因调试需要,进行后仿真,ISE生成的sim文件和sdf文件 `timescale ns/ ps module lut_dly ( clkout, fpga_clk, config_in ); outp ...

  10. javascript中所有函数参数都是按值传递

    在看<JavaScript高级程序设计>(第三版)的时候,传递参数这一节,里面提到 ECMAScript中所有函数的参数都是按值传递的 它自己的解释是, 把函数外部的值复制给函数内部的参数 ...