# 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…

目录 ndarray是什么 ndarray的设计哲学 ndarray的内存布局 为什么可以这样设计 小结 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 本文的主要目的在于理解numpy.ndarray的内存结构及其背后的设计哲学. ndarray是什么 NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of "items" of the same type. Th…

转自:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3031432&do=blog&id=1064033 1. NumPy中的N维数组ndarray基本介绍 - NumPy中基本的数据结构 - 所有元素是同一种类型 - 别名array(数组) - 节省内存,提高CPU计算时间 - 有丰富的函数 注:NumPy的思维模式是面向数组. 2.ndarray数组属性 - 下标从0开始. - 一个ndarray数组中的所有元素的类型必须相同…

Python split() 通过指定分隔符对字符串进行切片,如果参数 num 有指定值,则分隔 num+1 个子字符串 str1.split() 里面的参数,可以是空格,逗号,字符串啥的,具体应用与我们的正则表达式 而numpy中的split 用于数组的分裂…

1. 概述Numpy 中 arange() 主要是用于生成数组,具体用法如下: 2. arange()2.1 语法numpy.arange(start, stop, step, dtype = None) 在给定间隔内返回均匀间隔的值. 值在半开区间 [开始,停止]内生成(换句话说,包括开始但不包括停止的区间),返回的是 ndarray . 2.2 参数:start —— 开始位置,数字,可选项,默认起始值为0stop —— 停止位置,数字step —— 步长,数字,可选项, 默认步长为1,如果…

这篇文章把numpy中的广播机制讲的十分透彻: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.05-computation-on-arrays-broadcasting.html…

广播的引出 numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4 12]] ''' 当两个数组的形状并不相同的时候,我们可以通过扩展数组的方法来实现相加.相减.相乘等操作…

为了了解这个原则,首先我们来看一组例子: # 数组直接对一个数进行加减乘除,产生的结果是数组中的每个元素都会加减乘除这个数. In [12]: import numpy as np In [13]: a = np.arange(1,13).reshape((4, 3)) In [14]: a * 2 Out[14]: array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12], [14, 16, 18], [20, 22, 24]]) # 接下来我们看一下数组与数组之间的计算 In [17]…

目录 广播的引出 广播的原则 数组维度不同,后缘维度的轴长相符 数组维度相同,其中有个轴为1 参考: 广播的引出  numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4…

Numpy的Universal functions 中要求输入的数组shape是一致的,当数组的shape不相等的时候,则会使用广播机制,调整数组使得shape一样,满足规则,则可以运算,否则就出错 四条规则如下: 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错 当输入数组的某个轴的长度为1时,沿…