当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时,都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组,然后使用整数数组进行下标运算. nonzeros(a)返回数组a中值不为零的元素的下标,它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素都是一个整数数组,其值为非零元素的下标在对应轴上的值.例如对于一维布尔数组b1,nonzero(b1)所得到的是一个长度为1的元组,它表示b1[0]和b1[2]的值不为0(False). >>> b1 = np.…

原文:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058572.html https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/2-1-np-attributes/-----Numpy 学习 https://blog.csdn.net/u013457382/article/details/50828646-------python numpy教程 https://www.cnblogs.com/linux…

一.数据维度 一个数据表达一个含义,一组数据表达一个或多个含义. 数据维度概念:一组数据的组织形式,其中有一维数据.二维数据.多维数据.高维数据. 1.  一维数据 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织. 对应:列表.集合 #列表有序 [1,2,3,4,5] #集合无序 {1,2,3,4,5} 2.二维数据 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式. 对应:列表 [[1,2,3],[4,5,6]] 3.多维数据 多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成. 对应:列表…

numpy: 是 Python 的一个扩展程序库,支持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简单来说:就是支持一维数组和多维数组的创建和操作,并有丰富的函数库. 直接看例子 一维数组: k=np.array([1,2,3,4]) np.ndim(k) #查看维数 1 np.shape(k) #显示维度的元素个数 (4,) k.size #总共多少个数字 4 二维数组: m=np.array([[1,2,3,4],[0.1,0.2,0.3,0.4]]) np.shape(…

Python模块中的numpy,这是一个处理数组的强大模块,而该模块也是其他数据分析模块(如pandas和scipy)的核心. 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容: 1)数组的创建 2)有关数组的属性和函数 3)数组元素的获取--普通索引.切片.布尔索引和花式索引 4)统计函数与线性代数运算 5)随机数的生成 数组的创建 numpy中使用array()函数创建数组,array的首个参数一定是一个序列,可以是元组也可以是列表. 一维数组的创建 可以使用numpy中的arange()函数…

首先定·定义x, y创建一个figure import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1, 1, 10) y1 = 2*x y2 = x*x plt.figure() 使用plt.plot()画图 plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color="blue", linestyle="--", linewidth=1.0) 使用plt.xlabel(…

先列出app.run()实现的功能,我们以debug=True的情况下进行分析. 1. web服务器,处理http请求 2. 当代码修改后,重启服务器 那么app.run()是如何实现这两个功能的呢? 功能一:http服务器的实现,工作原理: 1. 创建socket,绑定ip和port,监听 2. 当收到请求后,处理请求.请求的处理可以有多种实现方式,比如多进程,多线程,异步等 功能二:代码修改后,重启服务器,实现原理: 需用有一个进程或线程监控代码,如果发现代码修改了,那重启服务器…

在代码前面加上 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 即可解决问题…

os.path #返回标准化的绝对路径,基本等同于normpath() os.path.abspath(path) #返回文件名 os.path.basename(path) #返回目录名 os.path.dirname(p #是否存在目录或打开的文件描述符 os.path.exists(path) #文件判断 os.path.isfile(path) #目录判断 os.path.isdir() os #遍历目录 os.walk(path) 示例 for root,dirs,files in o…

如果你是一名数据科学家或数据分析师,或者只是对这一行业感兴趣,那下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库你一定得知道. 从数据收集.清理转化,到数据可视化.图像识别和网页相关,这15个Python库涵盖广泛,本文将对它们进行简介. 想必其中一些你已经熟知,但如果有不知道的,强烈建议你一定要好好了解一下. 数据收集 大部分数据分析项目都始于数据收集和提取.在一些情况下,当为公司处理现存问题时,公司可能会提供相关的数据组.但有些时候,可能并没有现成的数据,需要数据工程师自行收集.最常见的情况就是…