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锦小年的博客

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Python数据分析(9)-numpy文件读写

numpy提供两种格式的文件读写，分别是npy和txt，前者是numpy自有的一种文件格式，后者是txt格式支持。对应函数：

2019-05-26

9850

Python数据分析(8)-numpy运算函数

本节主要介绍numpy中的运算函数，有些需要记住并熟练的使用，主要分为三类：数学运算、算数运算、统计运算。

2019-05-26

4430

Python数据分析(7)-numpy数组操作

编程算法 numpy java

本节主要介绍numpy中在数组上的一些常规操作，在数组级别上包括数组迭代，数组拼接、数组分割，在元素级别包括元素迭代、元素增加、元素删除等。本节的内容比较重要，同时也比较基础，是养成良好的编程习惯的重要的一个环节，因为每一个方法都可以通过最笨拙的索引方法去实现，但是这对于代码的可读性和程序的运行速度都是有影响的。

2019-05-26

8330

Python数据分析(6)-numpy广播机制

编程算法 numpy

numpy的广播机制旨在提供一种当被处理数组维度大小不一样时仍然能计算的机制。首先要明白，在数组（或者说是向量，数组的本质就是多维向量的组合）计算时，除了一些特殊的计算（点乘等），其他操作都是元素一一对应的操作，它要求被处理的数组的维度以及每个维度大小相等。但是，许多计算中，想要一个维度对其他所有维度操作，此时被操作的数组的大小不一样，但numpy采用广播机制来处理这个问题。

2019-05-26

5480

Python数据分析(5)-numpy数组索引

编程算法 numpy python

numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x[0]是第一个元素，x[n-1]对应第n个元素，最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。 2）对于多个元素索引，索引也是从0开始，但是不包含最后一个索引值对应的元素，属于前闭后开区间索引，x[2,5]表示x的第3，4，5三个元素。 3）对于多个维度索引，维度之间用，（逗号隔开），例如X[1:3,4:6] 。 4）支持切片索引。 5）支持布尔值索引。 6）支持负数索引，-a代表d-a位置，d为该维度大小，例如-1代表最后一个元素的索引。 7）支持空位置，例如 x[:3]代表3前面所有的元素，但是不包括3 x[2：]表示2后面所有元素，并包含2。

2019-05-26

2.3K0

Python数据分析(4)-numpy矩阵的操作

在Python中，使用io之后需要关闭他们以释放内存，例如读取或者写入文件。凡是调用open()后必须调用close()来关闭，但是这样比较繁琐，Python提供了with关键词来方便用户编写程序并且能够合理的管理内存。使用方法： with doing something: pass 或者： with doing something as something: pass 实例： with　

2018-01-02

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Python数据分析(3)-numpy中nd数组的创建

摘要总结：本文主要介绍了NumPy（Numerical Python）中的一些数据结构和常用函数。主要包括：数组（array）、矩阵（matrix）、数组操作相关函数、矩阵操作相关函数、NumPy的子库numpy.core和numpy.lib等。通过这些函数，我们可以方便地进行数值计算、线性代数、傅里叶变换等操作，是进行科学计算和数据处理的重要工具。

2018-01-02

1.9K0

python数据分析(1)-numpy产生随机数

该文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和Keras等Python数据科学库的简介、安装和入门。

2018-01-02

3.2K0

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