一:数组与标量,数组与数组之间的运算 1.数组与标量之间的计算 2.数组之间的加减乘除 3.元素级运算 二:.矩阵积 1.说明 这个的意思是第一个数组的列,必须和第二个数组的行的大小相同 2.运算 3.使用场景 三:索引与切片 1.索引 2.切片 后面的[1:3]应该不属于切片. 3.布尔型索引 作用主要用于筛选的作用. 符合条件的返回True 符合条件的值取出来 4.花式索引 四:转置 1.两种方式 2.实验…

1 简介 NumPy 是用于处理数组的 python 库,部分用 Python 编写,但是大多数需要快速计算的部分都是用 C 或 C ++ 编写的.它还拥有在线性代数.傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数.NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建.它是一个开源项目,您可以自由使用它.NumPy 指的是数值 Python(Numerical Python). 在 Python 中,我们有满足数组功能的列表,但是处理起来很慢.NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表…

1.根据索引来获取元素* 创建一个索引列表ind,用来装载索引,当numpy数据是一维数据时:一个索引对应的是一个元素具体的例子如下: import numpy as np # 数据是一维数据时:索引对应的是一个元素 x = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160]) ind1 = [3, 5, 9] print("根据一维索引获取对应元素的值,生成一维的numpy数据:&qu…

Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,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. 1 创建 ndarray 使用np.array()创建 import numpy as np # 一维数据创建 ret = np.array([1, 2, 3]) # 二维数据创建 ret = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(ret) numpy默认ndarray的所有元素的类型是…

ndarray(N-dimensional array)对象是整个numpy库的基础. 它有以下特点: 同质:数组元素的类型和大小相同 定量:数组元素数量是确定的 一.创建简单的数组: np.array([2,2]) 创建了一个长度为2的一维数组 array(data,dtype=):该函数可以传递两个参数,第一个为数据,可以接收嵌套的元组或列表(可以组合):第二个为数据类型,如果不传会为ndarray()对象指定最合适的数据类型. 二.基本属性: dtype(data-type,数据类型):指…

NumPy是Python语言的一个扩充程序库.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内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 安装命令为:pip install numpy 编辑器中具体代码如下: #导入numpy 库 import numpy as np #打印版本号 # print(np.version.version) #声明一个numpy 一维数组 nlist = np.array([1,2,…

基础操作 np.random.randn() 符合正态分布的数据 np.vstack((a,b)) 矩阵水平拼接 np.hstack((a,b)) 矩阵垂直拼接 np.dot(a,c) 点阵积 A@B 或 np.dot(A,B) 结果是:A的行中的每个元素*乘B的列的每个元素 结果再求和 特例应用:B[[值1],[值1]] 当B只有1行1列时,可用于根据计算A的成绩 np.all(数组) 判断数组行或列中所有元素是否都不等于0 np.any(数组,axis=0/1) 某行或列,中其中一个元素不等…

import numpy as np np.random.seed(0) x = np.arange(10) x """ array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) """ X = np.arange(15).reshape((3, 5)) X """ array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) &…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.  PS:如有需要最新Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://note.youdao.com/noteshare?id=a3a533247e4c084a72c9ae88c271e3d1 来看正文: 0.NumPy 与 ndarry NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生. 它提供: 快速高效的多维数组对象…

站长资讯平台:文章目录0.NumPy 与 ndarry1.数组属性查看:类型.尺寸.形状.维度2.numpy元素中数据存储方式,数据类型,类型转换2.1 查看元素数据存储类型2.2 元素数据存储类型转换3.List类型与numpy. ndarray类型的互相转换4.创建 ndarray 数组4.1 方法一:列表转换4.2 zero,ones,empty函数创建特殊数组4.3 arrange linspace 创建线性数组5.矩阵的索引与打印6.矩阵的运算6.1 基础运算6.2 点乘6.3 其他矩…

一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,Numpy的索引在一维数组中,也可以通过中括号重指定索引获取第i个值(从0开始) 如: x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8] print(x1[0]) out: 1 比较有用的一个是,numpy支持负值索引,如print(x1[-1]) out:8 负值索引的时候是从-1开始的,-1表示倒数第…

No.1. 通过索引快速访问向量中的多个元素 No.2. 用索引对应的元素快速生成一个矩阵 No.3. 通过索引从矩阵中快速获取多个元素 No.4. 获取矩阵中感兴趣的行或感兴趣的列,重新组成矩阵 No.5. 比较运算符运用于向量 No.6. 比较运算符运用于矩阵 No.7. 比较运算符与其他方法的结合使用 No.8. 把比较运算作为特殊索引来获取向量中的元素或获取矩阵的某些行或列…

No.1. 使用np.argmin和np.argmax来获取向量元素中最小值和最大值的索引 No.2. 使用np.random.shuffle将向量中的元素顺序打乱,操作后,原向量发生改变:使用np.sort将乱序的向量进行排序,并将顺序的向量进行返回,原向量不发生改变 如果要将原来的乱序向量转化成顺序向量,需要使用x.sort,效果如下: No.3. 对矩阵中的元素进行排序 No.4. 使用np.argsort返回从小到大每个元素的索引值组成的向量 No.5. 使用np.partition返回…

No.1. 对向量元素求和使用np.sum,也可以使用类似big_array.sum()的方式 No.2. 对向量元素求最小值使用np.min,求最大值使用np.max,也可以使用类似big_array.min()和big_array.max()的方式 No.3. 求矩阵中元素的和.最大值.最小值 No.4. 对矩阵的行求和或列求和.求行或列的最大值及最小值 No.5. 求矩阵或向量中所有元素的积 No.6. 求矩阵或向量的平均值np.mean,求矩阵或向量的中位数np.median No.7.…

NumPy 是 Python 数值计算非常重要的一个包.很多科学计算包都是以 NumPy 的数组对象为基础开发的. 本文用代码快速过了一遍 NumPy 的基本操作,对 NumPy 整体有一个把握.希望能对读者有帮助. NumPy ndarray:多维数组对象 ndarray 是 NumPy 很重要的特性,它是快速而灵活的数据集容器.ndarray 可以在整个数据集上进行类似于标量的运算,既快速又方便. 在 Jupyter Notebook 上,首先引入 NumPy 包: import numpy…

目录 Numpy 1.基本操作 1.1数组转换 1.2数组生成 1.3文件读取 1.4查看操作 2.数据类型 2.1指定数据类型: 2.2查看数据类型 2.3数据类型转换 3.数组运算 3.1数组间运算 3.2数组与标量 4.索引和切片 4.1基本索引和切片 4.2布尔型索引 4.3花式索引 5.数组转置和轴对换 6.数组函数 6.1通用函数:元素级数字函数 6.2where函数 6.3数学和统计方法 6.4排序方法 6.5集合运算函数 线性代数 Numpy 1.基本操作 1.1数组转换 创建数…

第一章 python3玩转机器学习 第二章 机器学习基础 安装:1.anaconda   2.pycharm 第三章 Jupyter Notebook,numpy,Matplotlib 1.jupyter notebook 魔法命令: %run  %timeit  %time 2.numpy基础:  numpy.array   numpy.dtype 3.numpy数组和矩阵:numpy.zeros()   numpy.ones()     numpy.full()     numpy.aran…

一.常量的定义 import tensorflow as tf #类比 语法 api 原理 #基础数据类型 运算符 流程 字典 数组 data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32) data2 = tf.Variable(10,name='var') print(data1) print(data2) #shape 维度 const长度 shape维度 dtype 数据类型 sess = tf.Session() print(sess.run(data1)) init…

NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数. 1.创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsiz…

简述 Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单.具体介绍见matplot官网. Numpy(Numeric Python)是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展,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,而且据说自从他出现了以后,NASA就把很多原来用fortran和matlab做的工作交给了numpy来做了,可…

NumPy:数组计算 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是Pandas等其他各种工具的基础 NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数据结构,高校且节省空间 无需循环即可对整组数据进行快速运算的数学函数 读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 线性代数.随机数生成和傅里叶变化功能 用于集成C.C++等代码的工具 安装方法:pip install numpy(如果显示命令不存在可以尝试python -m install numpy) 引用方式通常喜欢给numpy模块…

1.算术运算符 它们只用于位置相同的元素之间,即为元素级的运算. 所得到的运算结果组成一个新的数组. 不用编写循环即可对数据执行批量运算.(矢量化) import numpy as np # 创建一个数组a = np.arange(4)print('数组a ', a) # 加上一个标量print('加标量', a + 4) # 乘以一个标量print('乘标量', a * 2) 数组a [0 1 2 3]加标量 [4 5 6 7]乘标量 [0 2 4 6] b = np.arange(4, 8)…

Numpy 数据类型 bool 用一位存储的布尔类型(值为TRUE或FALSE) inti 由所在平台决定其精度的整数(一般为int32或int64) int8 整数,范围为128至127 int16 整数,范围为32 768至32 767 int32 整数,范围为231至231 1 int64 整数,范围为263至263 1 uint8 无符号整数,范围为0至255 uint16 无符号整数,范围为0至65 535 uint32 无符号整数,范围为0至2321 uint64 无符…

一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组.它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等) ndarray.itemsize:每个元素占几个字节 例子: >>> import numpy as np >>> a…

在数组中,用axis(轴)表示维度,对于三维数组,axis参数的取值通常有: 当axis=None时,表示把数组展开为一维数组: 当axis=0时,表示按照行(第一维)进行计算: 当axis=1时,表示按照列(第二维)进行计算: 当axis=2时,表示按照第三维度进行计算. 对NumPy的数组进行操作 ,可以修改数组的元素,对元素进行滚动,转置数组,和其他数组进行组合. 一,修改元素 数组元素的删除,追加和插入: numpy.delete(arr, obj, axis=None) numpy.a…

NumPy是一个关于矩阵运算的库,熟悉Matlab的都应该清楚,这个库就是让python能够进行矩阵话的操作,而不用去写循环操作. 下面对numpy中的操作进行总结. numpy包含两种基本的数据类型:数组和矩阵. 数组(Arrays) >>> from numpy import * >>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组 >>> a2=array([2,2,2]) >>> a1+a2 #对于元素相加 array(…

1.开方与求e指数 import numpy as np from numpy.matlib import randn print "Test sqrt and exp" arr = np.arange(10) print np.sqrt(arr)#开方 print np.exp(arr)#求exp 2.条件Merge print "test max-merge" #取x和y中对应位置较大的item组成新数组 x=randn(8) y=randn(8) print…

NumPy的操作介绍 import numpy as np #导入numpy包,简写为np print "Generate 1*10 matrix" a=np.arange(1,11)**2 #生成1-10的数组,并且每个元素原地平方 b=np.arange(1,11)**3 c=a+b #两个矩阵对应元素相加 print c print c.shape print "create a 2*10 matrix" m=np.array([np.arange(10),n…

搞不懂博客园表格的排版... 说明: 0 ndarray :多维数组对象 1 np :import numpy as np 2 nda :表示数组的名称 1 生成数组 函数名 描述 np.array 将输入的数据转换为ndarray,默认复制所有的输入数据(深拷贝) np.asarray 将输入转换为ndarray,如果输入已经是ndarray则不再复制(浅拷贝) np.arange 1 使用Python的内置函数range,返回一个数组 2 创建等差数组 — 指定步长  (start,stop…

No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有元素 * 2 No.4. 将向量或矩阵中的所有元素 / 2 或 // 2 No.5. 幂运算 No.6. 取余 No.7. 取绝对值 No.8. 三角函数 No.9. 取e的x方 No.10. 取任意数的x方 No.11. 取以e为底x的对数 No.12. 取以任意数为底x的对数 No.13. 矩阵…