今天我们继续学习一下Numpy库的学习 废话不多说 ,开始讲 比如我们现在想创建一个0-14这样一个15位的数组 可以直接写,但是很麻烦,Numpy中就给我们了一个方便创建的方法 numpy中有一个arange函数 import numpy as np print(np.arange(15)) a = np.arange(15).reshape(3,5) a 运行这段代码以后,可以得到如下结果 这里我们可以看到,我先打印了一下,np.arange(15)这个结果,产生一个0-14的15位数组 然…

今天来继续学习一下Numpy库的使用 接着昨天的内容继续 在Numpy中,我们如果想要进行一个判断使用“==” 我们来看下面的代码 vector = np.array([5,10,15,20,25]) vector == 10 我们来看看上面的代码,这段代码表示的是什么意思呢? vector == 10 表示的是,当前的array当中所有的元素都会进行判断 是否等于10 我们可以看到,运行结果为上图所示,只有第2个值为True 那么这里可以看到是对每一个值都进行了判断 那么矩阵操作也是一样的 m…

今天继续学习一下Numpy库,废话不多说,整起走 先说下Numpy中,经常会犯错的地方,就是数据的复制 这个问题不仅仅是在numpy中有,其他地方也同样会出现 import numpy as np a = np.arange(12) b = a print(b is a) b.shape = 3,4 print(a.shape) print(id(a)) print(id(b)) 先看看这段代码,我们随便建立了一个numpy数组 然后我想把a这个值,赋值给b,很简单的操作,b = a 那么我们打…

我们今天继续学习一下Numpy库 接着前面几次讲的,Numpy中还有一些标准运算 a = np.arange(3) print(a) print(np.exp(a)) print(np.sqrt(a)) exp表示求e的幂次方,比如上面看到的,e的0次方为1,e的2次方,2.7几,以此类推 我们可以看到,exp就是求e的多少次方 而sqrt则表示根号,也就是进行开方运算 我们可以得到,0的开方为0,1 的开方为1,2的开方为1.4 看下面的代码: a = np.floor(10*np.rando…

今天来学习一下Python库中,支持高级大量的维度数组与矩阵运算的神奇的Numpy库 Numpy同时也对数组运算提供大量的数学函数,对于大量计算运行效率极好 是大量机器学习框架的基础库 废话不多说,直接开整 Numpy中最核心的结构就是ndarray数组 Numpy中定义的最重要的对象是成为ndarray的N维数组类型 它描述相同类型的元素集合.可以使用基于零的索引访问集合中的项目.大部分的数组操作仅仅是修改元数据部分,而不改变其底层的实际数据. 数组的维数称为秩,简单来说就是如果你需要获取数组…

一.ndarray 1.numpy 库处理的最基础数据类型是由同种元素构成的多维数组(ndarray),简称“数组”. 2.ndarray是一个多维数组的对象,ndarray数组一般要求所有元素类型相同,数组下标从0开始. 3.在numpy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 4.从ndarray对象提取任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的python对象表示,数组切片得到的是原始数组的视图,所有修改都会直接反映到源数组.如果需要得到的ndarray…

数据分析图片保存:vg 1.保存图片:plt.savefig(path) 2.图片格式:jpg,png,svg(建议使用,不失真) 3.数据存储格式: excle,csv csv介绍 csv就是用逗号隔开的纯文本信息!!会以表格的信息打开 矩阵生成的相关属性 impor numpy as np #导入模块 a = np.array([1,2,3,4,5]) #一维矩阵 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二维矩阵 np.eye(3) #单位矩阵 np.diag(np…

#numpy中arrary与pandas中series.DataFrame区别#arrary生成数组,无索引.列名:series有索引,且仅能创建一维数组:DataFrame有索引.列名import numpy as npimport pandas as pd #numpy基本用法print(np.array([1,2,3,"a"])) #创建并打印一维数组#a=np.array([1,2,3,"a"])#print(a.shape,a.size) #a.shape…

1.创建 array(序列类型).asarray.arange.ones.ones_like.zeros.zeros_like.empty.empty_like.eye.identity 2.运算 两个大小相等的数组进行算术运算都会将运算应用到元素级:数组与标量之间的运算也会作用到各个元素. 例如:a=array([1,2,3]),b=array([2,3,4]),a+b=array([3,5,7]),a+1=array([2,3,4]) 不同大小数组之间的运算叫做广播. 3.索引和切片 类似列…

ndarray一个强大的N维数组对象Array •ndarray的变换 x.reshape(shape)重塑数组的shape,要求元素的个数一致,不改变原数组 x = np.ones((2,3,4),dtype=np.int32) print(x) #[[[1 1 1 1] # [1 1 1 1] # [1 1 1 1]] # # [[1 1 1 1] # [1 1 1 1] # [1 1 1 1]]] #[[[1 1 1 1] # [1 1 1 1] # [1 1 1 1]] # # [[1…