一．四则运算   (以此为例) 1.加法 2.减法 3.乘法 4.除法 5.幂运算 二．比较运算   (以此为例) 1.<   > 2.>=    <= 3.==    != 三．逻辑运算 all(等同and) any(等同or) NumPY中 all 表示逻辑and,any表示逻辑or 四．广播机制 在进行数组结构不相同的运算时 1.让所有输入数组向最长的数组看齐,shape(结构)不足的用1补齐 2.输出数组shape是输入数组shape各轴上的最大值 3当输入数组之间某个轴相…

数组的减法:不同维数…

Python的Numpy数组运算中,有时会出现按axis进行运算的情况,如 >>> x = np.array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x.sum(axis=0)%x.sum(axis=1) 自己初学时,容易搞混axis=0到底代表的是按行运算还是按列运算,而且这仅是针对二维数组情况,更高维数组就无法仅仅用行列来区分了. 经过自己的研究和实践后,谈一下自己的理解,读者如有不赞…

numpy数组的运算 数组的乘法 >>> import numpy as np >>> arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> arr array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> arr*arr array([[ 1, 4, 9], [16, 25, 36]]) 数组的减法 >>> arr-arr array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) 数组…

在Numpy中建立了数组或者矩阵后,需要访问数组里的成员,改变元素,并对数组进行切分和计算. 索引和切片 Numpy数组的访问模式和python中的list相似,在多维的数组中使用, 进行区分: 在python的list 下: a = [1,2,4] print a[2:] 打印出: [4] 这是一个数组,在Numpy的多维数组中也采用相同的模式进行数组的访问: import numpy as np a = np.arange(1,37) a = a.reshape(6,6) print a 打…

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…

可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/numpy%E6%95%B0%E7%BB%84%E3%80%81%E5%90%91%E9%87%8F%E3%80%81%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%BF%90%E7%AE%97.md import numpy as np import pandas as pd…

前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange(10,16) In [2]: a Out[2]: array([10, 11, 12, 13, 14, 15]) #使用正数作为索引 In [3]: a[3] Out[3]: 13 #还可以使用负数作为索引 In [4]: a[-4] Out[4]: 12 #方括号中传入多数索引值,可同时选择多个…

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:ndarrayNumPy 数组属性1.ndarray.shape2.ndarray.ndim3.ndarray.flags4.ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1.numpy.empty2.numpy.zeros3.numpy.ones4.numpy.fullNumPy…

python创建二维 list 的方法是在 list 里存放 list : l = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] numpy可以直接创建一个二维的数组: import numpy as np l = np.array([ [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12], [13,14,15,16] ]) numpy二维数组获取某个值: [a, b] :  a 表示行索引, b 表示列索引,就是获取第 a 行…

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…

NumPy 位运算 NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数. NumPy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述 bitwise_and 对数组元素执行位与操作 bitwise_or 对数组元素执行位或操作 invert 按位取反 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动二进制表示的位 注:也可以使用 "&". "~". "|" 和 "^" 等操…

在numpy 1.6中引入的迭代器对象nditer提供了许多灵活的方式来以系统的方式访问一个或多个数组的所有元素. 1 单数组迭代 该部分位于numpy-ref-1.14.5第1.15 部分Single Array Iteration. 利用nditer对象可以实现完成访问数组中的每一个元素这项最基本的功能,使用标准的python迭代器接口可以逐个访问每一个元素. 1.1 默认迭代顺序 a = np.arange(6).reshape(2,3) b = a.T print(a) # [[0 1…

1 Numpy数组 在Python中有类似数组功能的数据结构,比如list,但在数据量大时,list的运行速度便不尽如意,Numpy(Numerical Python)提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy中内置函数处理数据的速度是C语言级别的.Numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy中的ndarray类提供了python对多维数组对象的支持,并具备对矢量进行运算的能力,运算更为快速且节省空间. ndarray是N维数…

需要在大数据集(比如数组或网格) 上面执行计算,涉及到数组的重量级运算操作,可以使用NumPy 库. 下面是一个简单的小例子,展示标准列表对象和NumPy 数组对象之间的差别 >>> x = [1, 2, 3, 4] >>> y = [5, 6, 7, 8] >>> x * 2 [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4] >>> x + 10 Traceback (most recent call last): File &qu…

numpy数组的广播功能强大,但是也同时让人疑惑不解,现在让我们来谈谈其中的原理. 广播原则: 如果两个数组的后缘维度(即:从末尾开始算起的维度)的轴长相符或其中一方的长度为1,则认为它们是广播兼容的,广播会在缺失和(或)长度为1的轴上进行. 上面的原则很重要,是广播的指导思想,下面我们来看看例子. 1.其实在最简单的数组与标量数字之间的运算就存在广播,只是我们把它看作理所当然了. 2.再看下一个例子,这个大家都会一致认为这是广播了 根据广播原则:arr1的shape为(4,1),arr2的sh…

import numpy as np # Numpy数组操作 print('========访问列表元素, 切片,赋值===========') arr = np.array([2., 6., 5., 5.]) print(arr[:3]) print(arr[3]) arr[0] = 5. print(arr) print('========数组唯一性元素===========') print(np.unique(arr)) print('========数组排序,排序索引==========…

NumPy - 算数运算 用于执行算术运算(如add(),subtract(),multiply()和divide())的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则. 示例 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print '第一个数组:' print a print '\n' print '第二个数组:' b = np.array([10,10,10]) print b print '\n' p…

一.Numpy 数值类型 1.前言:Python 本身支持的数值类型有 int(整型, long 长整型).float(浮点型).bool(布尔型) 和 complex(复数型).而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型,细分如下: 2.bool:布尔类型,1 个字节,值为 True 或 False. 3.int:整数类型,通常为 int64 或 int32 . 4.intc:与 C 里的 int 相同,通常为 int32 或 int64. 5.intp:用于索引,通常为 i…

摘自https://docs.scipy.org 1.The Basics 1.1 numpy 数组基础 NumPy’s array class is called ndarray. ndarray.ndim the number of axes (dimensions) of the array. In the Python world, the number of dimensions is referred to as rank. ndarray.shape the dimensions…

目录 通过 numpy 读写 txt 或 csv 文件 通过 numpy 读写 npy 或 npz 文件 读写 npy 文件 读写 npz 文件 通过 h5py 读写 hdf5 文件 简单读取 通过切片赋值 总结 References 将 numpy 数组存入文件,有多种文件类型可供选择,对应地就有不同的方法来读写. 下面我将介绍读写 numpy 的三类文件: txt 或者 csv 文件 npy 或者 npz 文件 hdf5 文件 通过 numpy 读写 txt 或 csv 文件 import…

# -*- 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…

1 什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础库,多用于大型.多维数据上执行数值计算. 在NumPy 中,最重要的对象是称为 ndarray 的N维数组类型,它是描述相同类型的元素集合,numpy所有功能几乎都以ndarray为核心展开.ndarray 中的每个元素都是数据类型对象(dtype)的对象.ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块 2 numpy数组创建 创建Numpy数组一般有三种方法: (…

一.numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型numpy数组,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构也可以用来表示numpy数组). numpy库有两个作用: 区别于list列表,提供了数组操作.数组运算.以及统计分布和简单的数学模型 计算速度快,甚至要由于python内置的简单运算,使得其成…

numpy数组的索引和切片 基本切片操作 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[5] 5 >>> arr[5:8] array([5, 6, 7]) 切片赋值操作 1.切片赋一个值对应原来数组中的值也会变 >>> arr[5:8]=12 &g…

NumPy 位运算 NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数. NumPy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述 bitwise_and 对数组元素执行位与操作 bitwise_or 对数组元素执行位或操作 invert 按位取反 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动二进制表示的位 注:也可以使用 "&". "~". "|" 和 "^" 等操…

Numpy “bitwise_” 开头的函数是位运算函数: Numpy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述  bitwise_and  对数组元素执行位与操作  bitwise_or 对数组元素执行位或操作  invert 按位反取 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动的二进制表示的位  注:也可以使用 ‘&’.“~”.“|”等操作符进行计算. bitwise_and bitwise_and()函数对数组中正式的二进制形式执行位与运算 import n…

章节 Numpy 介绍 Numpy 安装 NumPy ndarray NumPy 数据类型 NumPy 数组创建 NumPy 基于已有数据创建数组 NumPy 基于数值区间创建数组 NumPy 数组切片 NumPy 广播 NumPy 数组迭代 NumPy 位运算 NumPy 字符串函数 NumPy 数学函数 NumPy 统计函数 NumPy 排序.查找.计数 NumPy 副本和视图 NumPy 矩阵库函数 NumPy 线性代数 NumPy提供了迭代器对象NumPy.nditer,是一个高效的多维…

章节 Numpy 介绍 Numpy 安装 NumPy ndarray NumPy 数据类型 NumPy 数组创建 NumPy 基于已有数据创建数组 NumPy 基于数值区间创建数组 NumPy 数组切片 NumPy 广播 NumPy 数组迭代 NumPy 位运算 NumPy 字符串函数 NumPy 数学函数 NumPy 统计函数 NumPy 排序.查找.计数 NumPy 副本和视图 NumPy 矩阵库函数 NumPy 线性代数 要访问或修改ndarray数组中的元素,可以使用数组切片/索引. 如…