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【机器学习】--Python机器学习库之Numpy

对于大型数组的运算，使用NumPy的确很有优势。对于TB级的大文件，NumPy使用内存映射文件来处理，以达到最优的数据读写性能。...当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。...NumPy的数组类被称作 ndarray 。通常被称作数组。 常用的ndarray对象属性有： ndarray.ndim(数组轴的个数,轴的个数被称作秩)， ndarray.shape(数组的维度。...例如一个n行m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性)， ndarray.size（数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积） ndarray.dtype...用np.arange().reshape()创建数组： import numpy as np a = np.arange(10).reshape(2, 5) # 创建2行5列的二维数组， # 也可以创建三维数组

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Numpy 简介

更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。...NumPy完全支持面向对象的方法，同样从ndarray开始。例如，ndarray是一个类，具有许多方法和属性。...它的许多方法在最外层的NumPy命名空间中映射函数，让码农们可以完全自由地按照自己的习惯编写合适的代码。...ndarray.size：数组元素的总数。这等于shape的元素的乘积。 ndarray.dtype：一个描述数组中元素类型的对象。可以使用标准的Python类型创建或指定dtype。...一般有6个机制创建数组： 从其他Python结构（例如，列表，元组）转换 numpy原生数组的创建（例如，arange、ones、zeros等） 从磁盘读取数组，无论是标准格式还是自定义格式 通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组

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NumPy Ndarray对象

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。...ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。...下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。 ndarray类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。...基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。....+0.j] ndarray 对象由计算机内存中的一维连续区域组成，带有将每个元素映射到内存块中某个位置的索引方案。

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NumPy Ndarray对象

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。...ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。...下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。 ? ndarray类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。...基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。....+0.j] ndarray 对象由计算机内存中的一维连续区域组成，带有将每个元素映射到内存块中某个位置的索引方案。

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使用内存映射加快PyTorch数据集的读取

但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...由于虚拟内存代表的附加抽象层，我们可以映射比机器的物理内存容量大得多的文件。正在运行的进程所需的内存段（称为页）从外部存储中获取，并由虚拟内存管理器自动复制到主内存中。...最重要的部分是在__init__中，我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...memmap也拥有跟普通数组一样的方法，基本上只要是能用于ndarray的算法就也能用于memmap。...使用函数np.memmap并传入一个文件路径、数据类型、形状以及文件模式，即可创建一个新的memmap存储在磁盘上的二进制文件创建内存映射。

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使用内存映射加快PyTorch数据集的读取

但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...由于虚拟内存代表的附加抽象层，我们可以映射比机器的物理内存容量大得多的文件。正在运行的进程所需的内存段（称为页）从外部存储中获取，并由虚拟内存管理器自动复制到主内存中。...最重要的部分是在__init__中，我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...memmap也拥有跟普通数组一样的方法，基本上只要是能用于ndarray的算法就也能用于memmap。...使用函数np.memmap并传入一个文件路径、数据类型、形状以及文件模式，即可创建一个新的memmap存储在磁盘上的二进制文件创建内存映射。

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

NumPy 从已有的数组创建数组numpy.asarraynumpy.frombuffernumpy.fromiter   NumPy 从数值范围创建数组numpy.arangenumpy.linspacenumpy.logspace...ndarray 内部由以下内容组成：  一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。...，A为任意方向（默认）subok默认返回一个与基类类型一致的数组ndmin指定生成数组的最小维度 ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成，并结合索引模式，将每个元素映射到内存块中的一个位置。...从数值范围创建数组  numpy.arange  numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下：  numpy.arange(start, stop...副本或深拷贝  ndarray.copy() 函数创建一个副本。 对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位置。

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numpy小结

用于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、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。...NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。...numpy的n维数组ndarray有两个属性，type和shape. type: image.png image.png shape: 表示数组形状，比如(2，3)代表二维2行3列的数组，(2,3,4...切片： :表示所有的，x:表示从x开始到最后，:x表示从头开始到x-1，x:y表示从x到y。这里的x是从1开始的。 二维数组的索引方式。轴0作为行，轴1作为列。...你可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。

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使用NumPy、Numba的简单使用(一)

print(a.shape) # 数组的结构 print(a.ndim) # 数组的维度 print(a.dtype) # 内部元素类型 创建10行10列的数值为浮点1的矩阵...array_one = np.ones([10, 10]) 快创建10行10列的数值为浮点0的矩阵 array_zero = np.zeros([10, 10]) 从现有的数据创建数组 array(深拷贝...NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。...ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 ndarray 内部由以下内容组成： 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。...创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可，这里我们要说一个重要的属性，也是容易误解的属性->ndim，秩，即轴的数量或维度的数量，我们只记住他是维度的数量就ok了。

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python笔记之NUMPY中的掩码数组numpy.ma.mask

参考链接： Python中的numpy.asmatrix python科学计算_numpy_线性代数/掩码数组/内存映射数组   1....] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])   结果数组c，可以看做是数组a和b的多个子矩阵的乘积；   inner()：对于一维数组，计算的是这两个数组的内积；对于多维数组，计算的结果数组中的每个元素是...>元素表示正常数组中对应下标的值无效，False表示有效；   创建掩码数组：   创建掩码数组：   import numpy.ma as ma x = np.array([1,2,3,5,7,4,3,2,8,0...；如果一次性保存多个数组，则可以使用savez()，savez()函数的第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组，也可以使用关键字参数为数组起名字，非关键字参数数组则会自动命名为arr_0、arr...内存映射数组   通过memmap()创建内存映射数组，该数组从文件中读取指定偏移量的数据，>而不会把整个文件读入到内存中；可传入参数：   filename：数组文件   dtype：[uint8]，

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

ndarray提供了高效存储和处理大型数据集的功能，尤其适合于进行数值计算和科学计算。...同质性：ndarray中存储的数据类型必须是相同的，通常是数值型数据。高效性：ndarray底层采用连续的内存块存储数据，并且对于数组中的每个元素，采用相同大小的内存空间。...例如：pythonCopy codeimport numpy as np# 从列表创建一维ndarraya = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a)# 从嵌套列表创建二维ndarrayb...()用于创建全零数组，numpy.ones()用于创建全一数组，numpy.arange()用于创建等差数组等等。...(3, 3))print(d)# 创建等差一维ndarraye = np.arange(1, 10, 2)print(e)从已有的ndarray对象创建：numpy提供了numpy.copy()函数可以复制一个已有的

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Python numpy多维数组实现原理详解

3.能够用于读写磁盘数据的工具以及用于操作系统内存映射的工具。 NumPy它本身其实没有提供很高级别的数据分析功能，NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，就是因为它能够高效的处理大数组的数据。...这是因为： 1.NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他的Python内置对象。 2.NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...NumPy的ndarray：一种多维数组对象 对数组进行数学运算 ? 可以看到data的值实际是没有改变的，输出的结果只是临时结果而已。...查看ndarray的shape和dtype： ? 创建ndarray 创建数组最简单的办法就是使用array函数。...比如，zero和ones分别可以创建指定长度或形状的全0或全1数组。 empty可以用来创建一个没有任何具体指的数组。 要用这些方法创建多维数组，只需要传入一个表示形状的元组即可： ?

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Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)

另外，通过ndarray类的shape属性可以获得数组每一堆的元素个数(元组形式)，也可以通过shape[n]形式获得每一堆的元素个数，其中n是维度，从0开始。...ndarray数组除了可以使用底层ndarray构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。...ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。...ndarray内部由以下部分内容组成： 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。 数据类型或dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。...ndarray数组可以基于0 - n的下标进行索引，并设置star，stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组。

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NumPy 超详细教程（3）：ndarray 的内部机理及高级迭代

维度（shape）：一个表示数组形状的元组。 跨度（strides）：一个表示从当前维度前进道下一维度的当前位置所需要“跨过”的字节数。...但是使用 nditer 迭代器，一个 for 循环就能遍历整个数组。（因为 ndarray 在内存中是连续的，连续内存不就相当于是一维数组吗？遍历一维数组当然只需要一个 for 循环就行了。）...（order='K'）访问元素，对比例一可见，创建 ndarray 时，指定不同的顺序将影响元素在内存中的位置。...，既然参数类型是数组，我原本以为可以传入多个值的，但是，就下面介绍的 4 种常用选项，我试了，不能传多个，例如 flags=['f_index', 'external_loop']，运行报错。...说到同时遍历多个数组，第一反应会想到 zip 函数，而在 nditer 中不需要。

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Python：Numpy详解

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。  ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 ...ndarray 内部由以下内容组成：   一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。  数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。 ...NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：   ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：   NumPy 创建数组  ndarray 数组除了可以使用底层...ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。 ...创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充：  numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C') NumPy 从已有的数组创建数组  numpy.asarray

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Python进阶之NumPy快速入门(一)

掌握NumPy的各种属性，让使用数组变得得心应手。 学会三种创建数组方法，让创建数组变得轻而易举。...在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。...，一天中从1点到24点等，还有从-10度到40度的温度范围。...其实在将列表和元组转换成numpy数组的时候效果是一样的。也就是说不论是从列表a出发得到的a_1和a_2还是从元组b出发得到的b_1和b_2都是numpy数组[1,2,3]。...但是，他们二者还是有区别的，当数据源是ndarray,即numpy数组的时候，array会复制出一个副本，占用新的内存，但是asarray并不会。

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numpy的相关使用

其部分功能如下： ndarray, 一个具有复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 对于整组数据进行快速的运算，无需编写循环。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内容映射文件的工具。...1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组...2.zeros和zeros_like创建数组 zeros创建元素均为0的数组,zeros_like根据出入的数组的shape来创建所有元素均为0的数组 ndarray4 = np.zeros((2,3)...-1, 0, -2 这三行 ret2 = ndarray1[[-1, 0, -2]] # 一次传入多个数组 选取前面列表的行 然后继续按照后面列表的索引进行分别选取 ret3 = ndarray1[...# 从两数组对应元素中取出相比较小的元素组成新的数组 np.minimum(ndarray1,ndarray2) # 从两数组对应元素中取出相比较小的元素组成新的数组 相比maximum忽略nan值

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【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的ndarray

NumPy的ndarray：一种多维数组对象 NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。...笔记：当你在本书中看到“数组”、“NumPy数组”、"ndarray"时，基本上都指的是同一样东西，即ndarray对象。 创建ndarray 创建数组最简单的办法就是使用array函数。...arr2的两个维度的shape是从data2引入的。...比如，zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全0或全1数组。empty可以创建一个没有任何具体值的数组。...ndarray的数据类型 dtype（数据类型）是一个特殊的对象，它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息： In [33]: arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype

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