c…

学习链接:http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 官方链接:https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html 简介: numPy是python语言的一个扩展库,是一个运行非常快的数学库,主要用于数组计算.它支持大量的维度与数据运算还针对数组运算提供大量的数学函数库.它包含:一个强大的n维数组对象ndarray.广播功能函数.整合c/c++/fortran的工具.线性代数.傅里叶变化与随机数生成等功…

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s…

本节矩阵线性代数有很多内容,这里重点演示计算矩阵的行列式.求逆矩阵和矩阵的乘法. 一.计算矩阵行列式[det] import numpy as np from numpy.linalg import det a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) c = det(a) print(c) #行列式为0,不存在逆矩阵 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 19]]) c = det(b) prin…

import numpy as np A = [[1,2],[2,1]] np.linalg.inv(A)  #计算矩阵A的逆矩阵. #显示结果 [[-0.33333333 0.66666667] [ 0.66666667 -0.33333333]] print(np.linalg.pinv(A)) #计算矩阵A的广义逆矩阵 #显示结果 [[-0.33333333 0.66666667] [ 0.66666667 -0.33333333]]…

一.*  , dot()   multiply() 1, 对于array来说,(* 和 dot()运算不同, * 和 multiply()运算相同) *和multiply() 是每个元素对应相乘 dot() 是矩阵乘法 2, 对于matrix来说,(* 和 multiply()运算不同,* 和 dot()运算相同) * 和dot() 是矩阵乘法 multiply()  是每个元素对应相乘 3, 混合的时候(与矩阵同) multiply 为对应乘 dot为矩阵乘法(矩阵在前数组在后时,均为一维时数…

这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值.什么是标准正态分布 来源:http://www.360doc.com/content/17/0306/13/32342759_634411464.shtml 什么是正态分布 正态概率分布是连续型随机变量概率分布中最重要的形式,它在实践中有着广泛的应用.在生活中有许多现象的分布都服从正态分布,如人的身高.体重.智商分数:某种产品的尺寸和质量:降雨量:学习成绩,特别是,在统计推断时,当样本的数量足够大时,许多统计数据都服从正态分布.下面以人的身…

这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题.在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程.查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式,也学到了不少东西.先把代码给出. import numpy as np # A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1') A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8,…

numpy study 0x01:n维数组对象ndaarray 存放同类型元素的多维数组 0x02:numpy数据类型 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等. 字定义结构化数据类型: import numpy as np student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) a = np.array([('a…

1.  元素级别的函数 元素级别的函数也就是函数对数组中的每一个元素进行运算.例如: In [10]: arr = np.arange(10) In [11]: np.sqrt(arr) Out[11]: array([ 0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. ]) In [12]: np.exp(arr) Out[12]: array([ 1.000000…