numpy——基础数组与计算】的更多相关文章

In [1]: import numpy as np In [11]: # 创建数组 a = np.array([1,2,3,4,5]) In [12]: a Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [9]: np.array(range(1,6)) Out[9]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [10]: np.arange(1,6) Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [13]: # 数组的类名 type(…
NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个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. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…
在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率, 类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算. 下面来看下简单的例子 import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data) 结果: [2 5 6 8 3] data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 print(da…
4.2 通用函数:快速的元素级数组函数 通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数. 1)一元(unary)ufunc,如,sqrt和exp函数 2)二元(unary)ufunc,可接受2个数组,并返回一个结果数组,如add或maximum函数   3)部分ufunc可返回多个数组,如modf,是Python内置函数divmod的矢量化版本,可返回浮点数数组的整数部分和小数部分: 4)Ufuncs可以接受一个out可选参数,这样就能在数组原地进行操作. 列举部分一…
(一)Numpy数组对象 Numpy中的nadrray是一个多维数组对象,该对象由两部分组成: 实际的数据 描述这些数据的元数据 大部分的数组操作仅仅修改元数据部分,而不改变底层的实际数据. 数组的数据类型: In: a = arange(5)In: a.dtypeOut: dtype('int64') 数组的维度: In [4]: aOut[4]: array([0, 1, 2, 3, 4])In: a.shapeOut: (5,) 数组的shape属性返回一个元组(tuple),元组中的元素…
1.创建ndarray 数组的创建函数: array:将输入的数据(列表,元组,数组,或者其他序列类型)转换为ndarray.要么推断出dtype,要么显式给定dtype asarray:将输入转换为ndarray,如果输入本身就是一个ndarry就不进行转换 arange:类似于range,但返回的是一个ndarry而不是列表 ones\ones_like:创建内部元素为1的矩阵,同样形式的还有zeros/zeros_like,empyt/empty_like eye\identity创建一个…
在说numpy库数组的计算之前先来看一下numpy数组形状的知识: 创建一个数组之后,可以用shape来查看其形状,返回一个元组 例如:a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])     print(a.shape)   # 打印出 (2,3) 其它的一维二维或三维数组也是同理,打印出对应形状的元组 修改数组的形状可以用 reshape() 函数,参数传入一个元组 例如:b = a.reshape((3, 2)) print(b.shape)    # 打印出(3,…
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,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…
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++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…
NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个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. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…