前言 个人感觉网上对numpy的总结感觉不够详尽细致,在这里我对numpy做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! numpy用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install numpy就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install numpy即可…

numpy是python中一个用来做科学计算的包,用起来十分方便,下面是我总结的numpy的用法: 1.如何创建矩阵 创建矩阵有很多种方法,主要包括以下几种: 通过array函数创建 >>> import numpy as np >>> A=np.array([2,3,4 array([2, 3, 4]) >>> B=np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #生成二维矩阵 >>> B array([[1, 2, 3],…

最近用numpy比较多,边用边自己总结用法. 1. 数组 1.1 生成 m行 * n列 的随机数组 import numpy as np # 生成 m行*n列 的随机数组 # np.random.random((m, n)) # 生成一个3行2列的随机数组,想让它看起来大一点,在后面乘50 print(np.random.random((3, 2)) * 50) 1.2 生成一组随机样本点,样本点的个数为n np.random.rand(n) 示例: >>> np.random.rand…

1.  asarray 函数 可以将输入数据转化为矩阵格式. 输入数据可以是(列表,元组,列表的列表,元组的元组,元组的列表等这些数组形式). >>> asarray([(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]) ##元组的列表 >>> asarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) ##列表的列表 >>> asarray(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))) ##元组的元组 array([[1, 2, 3…

1.生成数组 import numpy as np 把python列表转换为数组 >>> np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) 把python的range对象转换为数组 >>> range(5) range(0, 5) 生成等差数组 >>> np.linspace(0, 10, 5) array([  0. ,   2.5,   5. ,   7.5,  10. ]) 对数数组 >>> np.log…

NumPy中创建特殊值 np.nan    np.inf nan表示数据空缺   inf表示无穷 参考:https://www.cnblogs.com/haoxi/p/9175781.html…

简介 NumPy(Numerical Python简称) 是高性能科学计算和数据分析的基础包 为什么使用? 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于…

前言 个人感觉网上对pandas的总结感觉不够详尽细致,在这里我对pandas做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! pandas用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install pandas就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install pan…

Pandas提供快速,灵活和富于表现力的数据结构,是强大的数据分析Python库. 本文收录于机器学习前置教程系列. 一.Series和DataFrame Pandas建立在NumPy之上,更多NumPy相关的知识点可以参考我之前写的文章前置机器学习(三):30分钟掌握常用NumPy用法. Pandas特别适合处理表格数据,如SQL表格.EXCEL表格.有序或无序的时间序列.具有行和列标签的任意矩阵数据. 打开Jupyter Notebook,导入numpy和pandas开始我们的教程: imp…

简介 import pandas as pd # 在数据挖掘前一个数据分析.筛选.清理的多功能工具 ''' pandas 可以读入excel.csv等文件:可以创建Series序列,DataFrame表格,日期数组data_range ''' 数据类型 # 将excel文件,csv文件读取并转换为pandas的DataFrame # df_score = pd.read_csv() df_score = pd.read_excel('./score.xlsx') # df_score.value…

在django中使用pandas操作django的ORM查询出来的QuerySet对象,可以使用插件django-pandas. 截止教程书写时间,django-pandas已发布到0.6.1. 依赖:django>=1.4.5 Django-model-utils >=1.4.0 Pandas >=0.12.0 当然,还需要numpy 用法: 1.IO模块: 该django-pandas.io模块提供了一些方便的方法,以便从django的查询集转换成DataFrames的创建. rea…

本文收集整理了机器学习相关速查表(Machine Learning Cheatsheet),包含机器学习.Python.Numpy.Pandas.Matplotlib.线性代数.微积分.统计学.概率论等相关速查表.我已经建立了开源项目MachineLearningCheatsheets,我将持续更新机器学习相关的各种cheatsheet,欢迎star. 目录 机器学习 神经网络架构 Azure机器学习算法 SAS 机器学习算法 The world of machine learning algo…

上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题,本文我们讲一个更强大的分类模型.本文依旧侧重代码实践,你会发现我们解决问题的手段越来越丰富,问题处理起来越来越简单. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一.它特别适合处理中小型复杂数据集的分类任务. 一.什么是支持向量机 SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界,这个边界上的实例叫做支持向量,它们"支持"(支撑)分离开超平面,所以它叫支持向量机. 那么我们如何保证我们得到的决策边…

numpy 简介 numpy的存在使得python拥有强大的矩阵计算能力,不亚于matlab. 官方文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html) 各种用法介绍 首先是numpy中的数据类型,ndarray类型,和标准库中的array.array并不一样. ndarray的一些属性 ndarray.ndim the number of axes (dimensions) of the array. In the Pyth…

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) >>> z.shape(1,) 二维矩阵,返回两个值 >>> m = np.zeros((2,3))>>> m.shape(2, 3) 一个单独的数字,返回值为空 …

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…

numpy.where (condition[, x, y]) numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y. 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1,…

学习的过程中,遇到了asmatrix的用法,看了一下官方文档,明白了. numpy.asmatrix numpy.asmatrix(data, dtype=None)[source] Interpret the input as a matrix. Unlike matrix, asmatrix does not make a copy if the input is already a matrix or an ndarray. Equivalent to matrix(data, copy=…

Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读…

numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0) frame要读取的文件.文件名或生成器: dtype数据类型,默认float: comment的是指, 如果行的开头为#就会跳过该行: delimiter分隔符,默认是空格: converters是对数据进行预处理的参数, 我们可以先定义一个函数,…

numpy result = [ [0, 10, 20, 30, 40], [10, 23, 33, 43, 53], [20, 83, 23, 55, 33], [30, 93, 44, 22, 55], [40, 72, 33, 44, 66]]data = np.array(result)#把一个列表变成矩阵print(data[:2, 1])#取矩阵的前两行的前2个数,结果是[10,23] matplotlib在柱形图上方添加数值 for a,b in zip(x,y): plt.tex…

#MXNET的N*C*H*W在numpy打印时比较直观#mxnet卷积层# 输入数据格式是:batch * inchannel * height * width# 输出数据格式是:batch * outchannel * height * width# 权重格式: output_channels * in_channels * height * width #tensorflow计算卷积# 输入数据格式是:batch * height * width * inchannel# 输出数据格式是:b…

numpy中有两个函数可以用来读取文件,主要是txt文件, 下面主要来介绍这两个函数的用法 第一个是loadtxt, 其一般用法为 numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0) 上面给出了loadtxt所有的关键字参数, 这里我们可以来一一解释并给出示例 这里我们使用的是jupyter note…

Numpy的简单用法 import numpy as np 一.创建ndarray对象 列表转换成ndarray: >>> a = [1,2,3,4,5] >>> np.array(a) array([1, 2, 3, 4, 5]) 取随机浮点数 >>> np.random.rand(3, 4) array([[ 0.16215336, 0.49847764, 0.36217369, 0.6678112 ], [ 0.66729648, 0.86538…

1.numpy.nonzero(condition),返回参数condition(为数组或者矩阵)中非0元素的索引所形成的ndarray数组,同时也可以返回condition中布尔值为True的值索引,其中,数值0为False,其余的都为True. >>>b=np.mat(np.arange(10)).T >>>b matrix([[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]]) >>>np.nonz…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((, )) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[,)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.…

原文出处:numpy.where() 用法讲解 原创作者:massquantity numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y 情景(一) >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False,所以第一个输出-1 >>…

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展,一个用python实现的科学计算包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).是python中的一款高性能,用于科学计算和数据分析的基础包. NumPy的主要对象是一个强大的.同种元素的.N维数组对象Array.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).NumPy的数组类被称…

# -*- coding: utf-8 -*- """ 主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结.查阅使用,不定时更新. Created on Mon Aug 20 23:37:26 2018   @author: Dev """   import numpy as np from datetime import datetime import random     对a,b两个列表的相同位的元素进行运算求和: # 纯Python def…

安装numpy : pip install numpy numpy数组生成方法总结 In [4]: import numpy as np #使用列表生成一个一维数组 data = [1,2,3,4,5] x = np.array(data) print(x) print(x.dtype) #打印数组类型 print(type(x)) [1 2 3 4 5] int32 <class 'numpy.ndarray'> In [6]: import numpy as np #使用列表生成一个二维数…