numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字. 返回num均匀分布的样本,在[start, stop]. 这个区间的端点可以任意的被排除在外. Parameters(参数): start : scalar(标量) The starting value of the sequence(序列的起始点). stop : scalar 序列的结束点,除非endp…

文档地址: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linspace.html Parameters(参数): start : 序列的起始点. stop : 序列的结束点 num : 生成的样本数,默认是50.必须是非负. endpoint : 如果True,'stop'是最后一个样本.否则,它不包括在内.默认为True. retstep : 如果True,返回 (`samples`, `step`) dtype :…

numpy模块 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块 import numpy as np 查看numpy版本 np.__version__ Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy.Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十…

重点 索引和切片 级联 聚合操作 统计操作 矩阵 什么是数据分析 是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析,帮助人们做出判断,以便采取适当的行动 商品采购量的多少 总部向各个地区代理的发货量 为什么学习数据分析 有岗位的需求 是Python数据科学的基础 是机器学习课程的基础 数据分析实现流程 提出问题 准备数据 分析数据 获得结论 成果可视化 数据分析三剑客 numpy pandas matplotlib…

numpy.where (condition[, x, y]) numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y. 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1,…

我自己的一个体会,在学习机器学习和深度学习的过程里,包括阅读模型源码的过程里,一个比较大的阻碍是对numpy掌握的不熟,有的时候对矩阵的维度,矩阵中每个元素值的含义晕乎乎的. 本文就以一个2 x 2 x 3的三维矩阵为例,说明矩阵是如何表示图像的. 3d array表示一个图片.比如对ex = numpy.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ], [ [7, 8, 9], [0, 1, 2] ] ]),ex代表的维度是怎样的? 其实类似于list of list. 先看…

axis 先看懂numpy.argmax的含义.那么numpy.sum就非常好理解. 看一维的例子. import numpy as np a = np.array([1, 5, 5, 2]) print(np.sum(a, axis=0)) 上面代码就是把各个值加相加.默认axis为0.axis在二维以上数组中才能体现出来作用. import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]]) print(n…

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,…

Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中. import numpy as np a=np.arange(5) np.save('test.npy',a) 这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件 将test.npy文件中的文件读出来 import numpy as np a=np.load('test.np…

简单绘图,折线图,并保存为图片 import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,5,15,10,20] plt.plot(x,y,'ro-',color='blue') plt.savefig('testblueline.jpg') plt.show() 程序 生成图片: import matplotlib.pyplot as pltx=[1,2,3,4,5] #x轴数据y=[10,5,15,10,20] #y轴数据.x轴和y轴一一对应就形…