Numpy的一些操作

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numpy数组的操作

numpy - 介绍.基本数据类型.多维数组ndarray及其内建函数 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/22107553 http://www.verydemo.com/demo_c441_i137157.html numpy数组的创建.属性.操作和运算 http://www.cnblogs.com/saieuler/p/3366594.html Numpy基本操作汇总 http://www.cnblogs.com/zhangjing…

Numpy | 12 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一.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 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状 numpy.reshape(arr, newshape, order…

1.什么是Numpy 简单来说: Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组. Numpy支持常见的数组和矩阵操作.对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接使用Python要简洁的多. Numpy使用ndarray对象来处理多维数组,该对象是一个快速而灵活的大数据容器. NumPy提供了一个N维数组类型ndarray,它描述了相同类型的"items"的集合.这里的相同类型的item是指每一列的数据类型要一致,不同列不…

Numpy 数组简单操作

创建一个2*2的数组,计算对角线上元素的和 import numpy as np a = np.arange(4).reshape(2,2) print (a) #[[0 1] # [2 3]] n1 = a[0,0] print (n1) # 0 n2 = a[0,1] print (n2) # 1 n3 = a[1,0] print (n3) # 2 n4 = a[1,1] print (n4) # 3 sum_1 = n1 + n3 print (sum_1) # 2 sum_2 = n2…

python/numpy/pandas数据操作知识与技巧

pandas针对dataframe各种操作技巧集合: filtering: 一般地,使用df.column > xx将会产生一个只有boolean值的series,以该series作为dataframe的选择器(index/slicing)将直接选中该series中所有value为true的记录. df[df.salt>60] # 返回所有salt大于60的行 df[(df.salt>50)&(df.eggs < 300)] # 返回salt大于50并且eggs小于300的…

Numpy 的常用操作

1.创建数组array # 创建数组array import numpy as np a = np.array([1,2,3]) #创建数组 b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype=float) c = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], [(3,2,1), (4,5,6) ] ], dtype=float) np.zeros((3,4)) #创建0数组 np.ones((2,3,4), dtype=np.int16) #创建1…

NumPy IO文件操作

NumPy - IO ndarray对象可以保存到磁盘文件并从磁盘文件加载. 可用的 IO 功能有: load()和save()函数处理 numPy 二进制文件(带npy扩展名) loadtxt()和savetxt()函数处理正常的文本文件 NumPy 为ndarray对象引入了一个简单的文件格式. 这个npy文件在磁盘文件中,存储重建ndarray所需的数据.图形.dtype和其他信息,以便正确获取数组,即使该文件在具有不同架构的另一台机器上. numpy.save() numpy.save(…