之前安装的python版本是3.7 各种库都是自己一个一个下载安装的 很操心 各种缺功能 后来发现了anaconda 啊 真是一个好东西 简单来说 它就是一个涵盖大部分常用库的python包 一次安装终身爽 生成NumPy数组 # anaconda发行版 py:3.6.5# 生成数组import numpy as np #导入库 x=np.array([1.0,2.0,3.0]) print(x) print(type(x)) #格式类型 输出: [1. 2. 3.] <class 'numpy…

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 Introduction NumPy提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时. 然…

我正以Python作为突破口,入门机器学习相关知识.出于机器学习实践过程中的需要,我快速了解了一下NumPy这个科学计算库的使用方法.下面记录相关学习笔记. 简介 NumPy是一个科学计算库.结合Python生态系统的其它库,如SciPy.matplotlib等,NumPy可以玩出比MatLAB还出彩的花样. NumPy的主要核心在于其定义了一个强大的N维数组类型ndarray.本文内容全部围绕着这个类型展开,主要参考NumPy官网的QuickStart教程和BroadCast文档进行讲述,对于…

NumPy 数组操作: 1.修改数组形状 a.numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 在不改变数据的条件下修改形状 b.numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器 c.numpy.ndarray.flatten(self, order) 返回一份数组拷贝,对拷贝数组修改不会影响原数组 d.numpy.ravel(a, order='C') 展开数组元素,顺序通常是 "C 风格",返回的是数组视图,即修改会影响原始数组 import…

(1)NumPy - 切片和索引 l  ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. l  基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展.切片只是返回一个观图. l  如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,我们就能够用它来索引ndarray.高级索引始终返回数据的副本. 有两种类型的高级索引:整数和布尔值. 整数索引实例 import numpy as n…

Numpy 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 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,格式如下: numpy.reshape(arr,…

NumPy参考 数组创建 零 和 一 empty(shape[, dtype, order]):返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目 empty_like(prototype[, dtype, order, subok]):返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组. eye(N[, M, k, dtype, order]):返回一个二维数组,其中对角线为1,零点为零. identity(n[, dtype]):返回标识数组. ones(shape[, dtype, order]):返回…

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开…

# Author:Zhang Yuan import numpy as np '''重点摘录: 轴的索引axis=i可以理解成是根据[]层数来判断的,0表示[],1表示[[]]... Numpy广播的规则可理解成:结构相同,点对点:结果不同,分别匹配.[]是最小单元,按最小单元匹配. Numpy中逻辑尽量用逻辑操作运算符&/|,少用关键字and/or Numpy的向量化操作比纯Python速度更快. ndarray的基本运算 + - * / // 等... 会调用对应的通用函数,为数组中元素的运…

""" Numpy 数组操作 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 """ import numpy as np ''' numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=…

矢量化 矢量化是指用数组表达式替换显式的for循环.在Python中循环数组或其他跟数组类似的数据结构时,使用循环会涉及很多开销.NumPy中的矢量化操作把内部循环委托给高度优化的C和Fortran函数,从而实现更清晰,更快速的Python代码. 矢量化是NumPy中的一种强大功能,可以把操作表达为“在整个数组上而不是在各个元素上”发生,Python隐式对数组的各个元素执行相同的操作. 矢量化对每个元素执行相同的操作,对于原生的Python代码,举一个简单的例子,考虑将1维数组中的每个元素与相同…

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…

NumPy是Python中用于数据分析.机器学习.科学计算的重要软件包.它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理.python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn.SciPy.pandas和tensorflow). 在本文中,将介绍NumPy的主要用法,以及它如何呈现不同类型的数据(表格,图像,文本等),这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入. NumPy中的数组操作 创建数组   我们可以通过将python列表传入np.array…

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: (1)修改数组形状 (2)翻转数组 (3)修改数组维度 (4)连接数组 (5)分割数组 (6)数组元素的添加与删除 1.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 1.1 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状, 格式如下: numpy…

import numpy as np a = np.arange(8) print ('原始数组:') print (a) print ('\n') b = a.reshape(4,2) print ('修改后的数组:') print (b) numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器 import numpy as np a = np.arange(9).reshape(3,3) print ('原始数组:') for row in a: print (row) #对数组中每个…

标量相加 import theano.tensor as T from theano import function x = T.dscalar('x') y = T.dscalar('y') z = x + y f = function([x, y], z) 输入定义两个符号变量来取代数值,输出是一个0维的numpy.ndarray数组. 矩阵相加 把输入类型换一下即可了,矩阵假设维数不同,会遵循NumPy的广播规则. import theano.tensor as T from theano…

矩陣 矩阵是numpy.matrix类类型的对象,该类继承自numpy.ndarray,任何针对多维数组的操作,对矩阵同样有效,但是作为子类矩阵又结合其自身的特点,做了必要的扩充,比如:乘法计算.求逆等. 矩阵对象的创建可以通过以下三种方式: numpy.matrix(任何可被解释为矩阵的二维容器,copy=是否复制数据(缺省值为True,即复制数据)) 如果copy的值为True(缺省),所得到的矩阵对象与参数中的源容器共享同一份数据,否则,各自拥有独立的数据拷贝. numpy.mat(任何可…

目录 1. 向量 & 矩阵 1.1. 问: np.ndarray 与 np.matrix 的区别 1.2. 向量空间 2. 算术运算 2.1. 为什么线性代数定义的乘积运算不按照加法的规则(按位相乘)进行? 2.2. 数组广播(broadcasting) 3. 矩阵乘积 3.1. 矩阵与向量的乘积 3.1.1. 除了坐标转换,矩阵乘积还有什么用? 3.1.2. 矩阵 * 矩阵 3.1.3. 一些特例 4. 点积乘法 5. 特殊矩阵 5.1. 转置矩阵 5.1.1. 共轭转置 6. 用矩阵表示各种…

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 链式编程是一种非常高效的组织代码的方式,典型如pandas与scikit-learn中的pipe(),以及R中的管道操作符%>%等,它们都可以帮助我们像连接管道一样,将计算过程中的不同步骤顺滑的连接起来,从而取代繁琐的函数嵌套以及避免多余中间变量的创建. 图1 链式编程与常规写法的比较如下例: # 非链式写法 func4(func3(func2(…

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(…

从函数规则创建数组是非常方便的方法.在numpy中我们常用fromfunction函数来实现这个功能. 在numpy的官网有这么一个例子. >>> def f(x,y): ... return 10*x+y ... >>> b = fromfunction(f,(5,4),dtype=int) >>> b array([[ 0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, 13], [20, 21, 22, 23], [30, 31, 32, 33]…

这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分.资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial,页面有许多链接,这里是直接翻译,所以会无法链接.可以大致看完该博文,再去看英文版. 1.先决条件 想要运行numpy,首先最小安装的有:Python.NumPy.:a.ipython 是一个增强的交互式python shell,它对于探索numpy的特性是非常方便的:b.matplotlib可以让你进行plot 图表:c.SciPy提供许多…

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正…

 在python&numpy中切片(slice) 上文说到了,词频的统计在数据挖掘中使用的频率很高,而切片的操作同样是如此.在从文本文件或数据库中读取数据后,需要对数据进行预处理的操作.此时就需要对数据进行变换,切片,来生成自己需要的数据形式. 对于一维数组来说,python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的.无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了. 实例: 下面是几个特殊的例子: [:]表示复制源列表 负的index表示,从后往…

1.简介 Numpy库是进行数据分析的基础库,panda库就是基于Numpy库的,在计算多维数组与大型数组方面使用最广,还提供多个函数操作起来效率也高 2.Numpy库的安装 linux(Ubuntu和debian)下:sudo apt-get install python-numpy linux(fedora)下:sudo yum install numpy scipy conda isntall numpy 3.ndarray,numpy的核心 array方法下的几个属性 >>> a…

NumPy是一款用于科学计算的python包,强大之处在于矩阵的运算以及包含丰富的线性代数运算的支持.本文将对numpy一些常用的用法进行讲解,一来是对自己的知识进行梳理,二来作为一份备忘录供以后查阅. 创建数组 首先我们要先引入numpy,常用的引入方法为 import numpy as np np.zeros 该方法能够创建一个全为0的数组 >>np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) 上面是创建一个1维的数组,创建一个多维的数组也很简单,eg下面是…

上节介绍了机器学习的决策树算法,它属于分类算法,本节我们介绍机器学习的另外一种分类算法:最近邻规则分类KNN,书名为k-近邻算法. 它的工作原理是:将预测的目标数据分别跟样本进行比较,得到一组距离的数据,取最近的K个数据,遵循少数服从多数的原则,从而获得目标数据的分类. 简单的说,就是[近朱者赤,近墨者者黑],下面我们一起通过KNN算法来演示这句名言的内涵. 案例背景: 我的一个表弟,自幼聪明过人,读书的时候称得上名列前茅,父母以此为骄傲.但是好景不长,自从参加工作后,结识了几个狐朋狗友,从此进…

1.numpy乘法运算中"*"是数组元素逐个计算 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[2,3],[3,4]]) >>> b = np.array([[3,4],[5,6]]) >>> c = a * b >>> c array([[ 6, 12], [15, 24]]) >>> 2.numpy乘法运算中dot是按照矩阵乘法的规则来运…

目录 掌握numpy(一) 掌握numpy(二) 掌握numpy(三) 掌握numpy(四) 数组的reshape 顾名思义,就是对数组的形状进行改变,比如行变成列,一行变多行等. in place 通过使用ndarray的shape属性能够轻松的改变数组的形状,需要保证的是前后变换的size大小一样 g = np.arange(24)#生成24个数字 print(g) >>print"Rank:", g.ndim [ 0 1 2 ..., 21 22 23] Rank:…

1.使用array()函数创建数组 参数可以为:单层或嵌套列表:嵌套元组或元组列表:元组或列表组成的列表 # 导入numpy库 import numpy as np # 由单层列表创建 a = np.array([1, 2, 3]) print(a) [1 2 3] # 由嵌套列表创建 b = np.array([[1.3, 2.4], [0.3, 4.1]]) print(b) [[1.3 2.4] [0.3 4.1]] # 由嵌套元组创建 c = np.array((("p", &…