numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库,可以说numpy让Python有了matlab的味道 本文主要介绍几个numpy库下的小函数. 1.mat函数 mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵(matrix) import numpy as np >>a=[[1,2,3,], [3,2,1]] >>type(a) >>list >>myMat=np.mat(a) >>myMat >>matrix([[1,2…

1.写在前面 今天遇到了__slots__,,所以我就想了解下python中那些双下划线开头的那些函数都是干啥用用的,翻到了下面这篇博客,看着很全面,我只了解其中的一部分,还不敢乱下定义. 其实如果足够了解一些知识,知道自己想要什么,就可以根据这些变量,函数等的特性订制出很高效的类.这才是我们学习的目的. 2.小概况一下 python用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量 _xxx 不能用’from module import *’导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名…

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: # NumPy库介绍 # NumPy的安装 #  NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展 #  可用来存储和处理大型矩阵. #  因为不是Python的内嵌模块,因此使用前需要安装. #  可以利用Python自带的pip工具自动安装. #  或者选择访问下面的网站,下载与Python版本匹配的exe安装文件手动安装. # http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ #  安装完成后,打开Pytho…

前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背. PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim…

为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数…

Numpy库 numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. ①    导入模块 >>> import numpy as np ②    生成数组 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5])        # 把列表转换为数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>…

python-numpy python中的数据 一维数据 用列表和集合表示 数组与列表的关系 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型可以相同 多维数据 用列表表示 高维数据 用字典表示 高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据之间的复杂结构. N维数组对象 ndarray Python已有列表类型,为什么需要一个数组对象(类型)? 看一下下面两个例子就知道了. def pySum(): a = [1,2,3,4] b = [4,5,6,7] c = [] for i in range(len(a)…

NumPy库知识结构 更多详细内容参考:http://www.cnblogs.com/zhanglin-0/p/8504635.html…

1.numpy库简介:    NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生. 2.numpy库使用: 注:由于深度学习中存在大量的矩阵运算,实践中也主要关注此点. 运行环境:Python3 (1)矩阵(matrix).列表(list).数组(array)的转换 list变成array: np.array(A) list变为matrix:np.mat(A) array和matrix相互转换: np. mat(A),np. arr…

想不用第三方库实现点深度学习的基础部分,发现numpy真的好难(笑),在此做点遇到的函数的笔记 惯例官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/,但真的属实弟弟排版. 以下都以import numpy as np为前提. 1. np.zip()作用 该函数以多个可迭代的类型数据为输入,如字典.列表和元组,从这些迭代类型中各取其一个值,组成新的一个迭代类型.如输入两个1x2矩阵(a,b)和(c,d),则会从两个矩阵中分别同时抽出第一…

numpy库提供非常便捷的数组运算,方便数据的处理. 1.数组与标量之间可直接进行运算 In [45]: aOut[45]:array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) In [46]: a/5Out[46]:array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6], [ 0.8, 1. , 1.2, 1.4], [ 1.6, 1.8, 2. , 2.2]])12345678910112.NumPy一元函数对ndarray中的数据执…

Python中map().reduce()和filter()三个函数均是应用于序列的内置函数,分别对序列进行遍历.递归计算以及过滤操作.这三个内置函数在实际使用过程中常常和“行内函数”lambda函数联合使用,我们首先介绍下lambda函数. 1.lambda函数 lambda函数的Python3.x API文档 lambdaAn anonymous inline function consisting of a single expression which is evaluated when…

numpy 是 python 的科学计算库import numpy as np 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75",…

python-numpy csv文件的写入和存取 写入csv文件 CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值),是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. 写入csv文件 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) • frame : 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 • array : 存入文件的数组 • fmt : 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e • delimite…

补充: np.ceil()向上取整 3.1向上取整是4 np.floor()向下取整 数组名.resize((m,n)) 重置行列 基础操作 np.random.randn()符合正态分布(钟行/高斯)的数据 矩阵的水平拼接 np.vstack((a,b)) 矩阵的垂直拼接 np.hstack((a,b)) 点阵积: np.dot(a,b)/ a@b 结果是:a的行中的每个元素*b的列的每个元素.结果在求和 特列应用:B[] 列入班级成绩计算实列 #点阵积实列 import numpy as n…

1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本. 用法及实现: >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random >>…

代码一 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,6,100) y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8 plt.plot(x,y,'k',color='r',linewidth=3,linestyle="-") plt.show() 代码二 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arang…

1. 检查是否有pip.exe, 如果没有,可以到 https://pypi.org/project/pip/#files下载 2. 安装好pip后,在安装numpy之前,查看是否安装成功,pip --version,如果返回version值那么就证明安装成,否则重启试一下看看. 3. 进入到scripts 文件夹,使用pip install numpy来安装相应的包,pip会帮助收集需要的资源,也可以自行到https://pypi.org/project/numpy/#files下载相应的文件…

Numpy的相关概念2 副本和视图 副本:复制 三种情况属于浅copy 赋值运算 切片 视图:链接,操作数组是,返回的不是副本就是视图 c =a.view().创建a的视图/影子和切片一样都是浅copy 深copy b = a.copy 向量化 向量化和广播两个原理是矩阵内部原理 向量化运算=矢量化运算(可避免循环,直接实现矩阵之间,对应元素进行操作) 广播机制 广播机制:维度不同的矩阵运算时低维数矩阵会自动补全 原则1.1维数组可以和任意维度矩阵进行运算 原则2:是低维度矩阵按照某个轴进行广播…

数据分析图片保存:vg 1.保存图片:plt.savefig(path) 2.图片格式:jpg,png,svg(建议使用,不失真) 3.数据存储格式: excle,csv csv介绍 csv就是用逗号隔开的纯文本信息!!会以表格的信息打开 矩阵生成的相关属性 impor numpy as np #导入模块 a = np.array([1,2,3,4,5]) #一维矩阵 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二维矩阵 np.eye(3) #单位矩阵 np.diag(np…

Numpy功能简介: 1.官网:www.numpy.org 2.特点:(1)高效的多维矩阵/数组; (2);复杂的广播功能 (3):有大量的内置数学统计函数 矩阵(多维数组): 一维数组:  ([ 值1,值2,值3]) 维维数组: ([[1,2,3],[4,5,6]]) 三维数组:  ([[[]]]) 多维数组的创建 array函数: 步骤: 1.导入模块: import numpy as np 2.创建一个2维数组2行三列 : a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 其…

转自:https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79799612 Numpy 中clip函数的使用 一维数组 其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值 import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) Out[88]: array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 多维数组x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3…

1.创建 array(序列类型).asarray.arange.ones.ones_like.zeros.zeros_like.empty.empty_like.eye.identity 2.运算 两个大小相等的数组进行算术运算都会将运算应用到元素级:数组与标量之间的运算也会作用到各个元素. 例如:a=array([1,2,3]),b=array([2,3,4]),a+b=array([3,5,7]),a+1=array([2,3,4]) 不同大小数组之间的运算叫做广播. 3.索引和切片 类似列…

转自 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 这三个函数有些相似性,都是堆叠数组,里面最难理解的应该就是stack()函数了,我查阅了numpy的官方文档,在网上又看了几个大牛的博客,发现他们也只是把numpy文档的内容照搬,看完后还是不能理解,最后经过本人代码分析,算是理解了stack()函数增加维度的含义.以下内容我会用通俗易懂的语言解释,内容可能有点多,耐心看,如果哪里说的不对,欢迎纠正! 1. stac…

前言 最近学习了一下有关tcp协议和socket有关的知识,看到许多socket实战都喜欢教如何做一个聊天程序,于是想着试试能不能不看教程自己写一个.当然我没太多时间做一个像qq一样的ui界面,所以做了个命令行程序. 下面是我写好的代码: server代码 import socket import threading serveraddr = ('0.0.0.0', 8080)#定义server的ip和地址 class Server:#server类 def __init__(self): se…

from NumPy import * 函数形式: tile(A,rep) 功能:重复A的各个维度 参数类型: - A: Array类的都可以 - rep:A沿着各个维度重复的次数 这个英文单词的本意是:贴瓷砖,还挺形象的. 举例: tile([17,29],2),如果rep参数是一个整数,则表示重复A中的元素rep次,即行数(即维度)只有1维,所以2的意思是在“列”这个维度上重复2次 输出[17,29,17,29] tile([29,17],(3,5)) 此时的(3,5)和[3,5]是相同的效…

爬取京东网页的全代码: #爬取京东页面的全代码 import requests url="https://item.jd.com/2967929.html" try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding print(r.text[:1000]) except: print("爬取失败")…

定义: bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型,如果没有参数,返回 False. bool 是 int 的子类. 语法: 以下是 bool() 方法的语法: class bool([x] 参数 x -- 要进行转换的参数. 返回值 返回 Ture 或 False. 实例: 以下展示了使用 bool 函数的实例: Python 3.7.1 (default, Dec 14 2018, 13:28:58) [Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: A…

本文作为numpy系列的总结篇,继续介绍numpy中常见的使用小贴士 1 手动转换矩阵规格 转换矩阵规格,就是在保持原矩阵的元素数量和内容不变的情况下,改变原矩阵的行列数目.比如,在得到一个5x4的矩阵后,出于某种要求,需要将其转成大小为10x2的矩阵,这时就可以利用内置方法实现此功能. 上图中,使用方法reshape将一个4x3的矩阵转换为一个2x6的矩阵.需要注意的是,转换后的矩阵与原矩阵在元素顺序的排列上具有某种一致性,即将矩阵的元素逐行排列成一个列表,则两矩阵对应的列表是相同的. res…