] [1. 1. 1. 1.]] 3. empty创建指定形状、类型且未初始化的数组 里面的元素的值都是之前内存的值 语法格式： numpy.empty(shape, dtype=float, order...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...使用 ravel 函数将多维数组变成一维的数组 ravel()是NumPy中的一个函数，它用于将数组展平成一维数组。...使用 flatten函数将多维数组变成一维的数组 flatten()是NumPy数组对象的一个方法，用于将多维数组展平成一维数组。...现在以两个 2*3 的数组 A 和 B 为例 numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组，格式如下： numpy.concatenate((a1, a2,
数组的创建与基本操作 创建数组 使用NumPy创建数组是非常简单的，可以通过将普通的Python列表或元组传递给numpy.array函数来实现。...(arr_list) print("数组从列表创建：", arr_from_list) # 从元组创建数组 arr_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) arr_from_tuple = np.array...(arr_tuple) print("数组从元组创建：", arr_from_tuple) 数组属性 创建数组后，可以通过访问数组的各种属性来获取有关数组的信息，如形状、维度和元素个数等。...数组的索引与切片 数组索引 NumPy数组的索引从0开始，可以使用整数索引访问数组的元素。...使用视图而非副本： NumPy的数组切片返回的是视图而非副本，这可以减少不必要的内存开销。 选择合适的数据类型： 在创建数组时，选择合适的数据类型可以减小内存占用并提高计算速度。
Numpy基础 1、创建ndarray数组 使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...一维数组的索引 多维数组的索引 （2）切片索引 一维数组的切片索引（与Python列表的切片索引一样） 多维数组的切片索引 （3）花式索引 元素索引和切片索引都是仅局限于连续区域的值，而花式索引可以选取特定区域的值...也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 （3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...（列从0开始计数） 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用的数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和（sum）运算、累计（cumsum）运算、平均值（mean）等运算。
这并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码。例如，Python的C插件使用原生的C或C++的多线程，可以并行运行而不被GIL影响，只要它们不频繁地与Python对象交互。...对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。...此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。 因此，许多Python的数值计算工具使用NumPy数组作为主要的数据结构。...pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。...matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库。
import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array（）来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...在本例中，python 创建的数组如下图右所示： ? 通常我们希望 NumPy 能初始化数组的值，为此 NumPy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： ? 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...公式 实现可用于矩阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式，它是监督机器学习模型处理回归问题的核心： ?
转自：机器之心（ID：almosthuman2014） 本文用可视化的方式介绍了 NumPy 的功能和使用示例。 ?...import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array（）来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...在本例中，python 创建的数组如下图右所示： ? 通常我们希望 NumPy 能初始化数组的值，为此 NumPy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： ? 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?
import numpy as np 01 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array() 来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...在本例中，python 创建的数组如下图右所示： ? 通常我们希望 NumPy 能初始化数组的值，为此 NumPy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： ? 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 02 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...03 索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 04 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...公式 实现可用于矩阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式，它是监督机器学习模型处理回归问题的核心： ?
ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2.7 花式索引 2.8 数组转置和轴对换 3.通用函数：快速的元素级数组函数...3.1 指定输出 3.2 聚合 3.3 外积 4.利用数组进行数据处理 4.1 将条件逻辑表述为数组运算 4.2 数学和统计方法 4.3 用于布尔型数组的方法 4.4 排序 4.5 唯一化以及其它的集合逻辑...import numpy as np arr = np.arange(10) * 2 print(arr) # 先创建一个arr的切片： arr_slice = arr[5:8] print(arr_slice...： 函数 描述 concatenate 最一般化的连接，沿一条轴连接一组数组 vstack、row_stack 以面向行的方式对数组进行堆叠（沿轴o) hstack 以面向列的方式对数组进行堆叠（沿轴...(2, axis=0)) print(arr.repeat(2, axis=1)) 同样，在对多维进行重复时，也可以传入一组整数，这样就会使各切片重复不同的次数： import numpy as
每个数组都有一个 shape （一个表示各维度大小的元组）和一个 dtype （一个用于说明数组数据类型的对象） data.shape 和 data.dtype 创建ndarray 如果没有特别指定...10) 十个全零数组 np.ones((3, 6)) 全一数组 np.empty((2, 3, 2)) 空数组 返回的都是一些未初始化的垃圾值 np.arange(15) Python...调用astype总会创建一个新的数组（一个数据的备份），即使新的dtype与旧的dtype相同。 NumPy数组的运算 矢量化（vectorization）。...布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...利用数组进行数据处理 假设我们想要在一组值（网格型）上计算函数sqrt(x^2+y^2)。
Numpy是Numerical Python的缩写，它为Python提供了功能强大的多维数组对象和一组用于处理这些数组的函数。...本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。...数组的创建Numpy的核心对象是ndarray，它是一个多维数组对象。...我们可以使用Numpy提供的函数创建数组，例如import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)运行结果如下索引和切片通过索引和切片操作...Numpy的索引从0开始，可以使用整数、切片或布尔数组作为索引，例如print(arr[0]) # 输出第一个元素print(arr[1:3]) # 输出第二个和第三个元素print(arr[arr
创建NumPy数组NumPy的核心对象是ndarray（N-dimensional array），即多维数组。可以使用array()函数创建一个ndarray对象。...数组操作NumPy提供了许多函数和方法用于对数组进行操作，例如计算数组的和、平均值、最大值等。...数组索引和切片NumPy允许使用索引和切片来访问数组元素，与Python的列表类似。...它可以方便地进行数据清洗、转换、分组、筛选等操作，适用于处理结构化数据。TensorFlow：TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。...Dask：Dask是一个用于处理大规模数据的灵活并行计算库，它可以扩展NumPy和Pandas的功能，以便处理超出单个计算机内存限制的数据集。
作为扩展的 NumPy 数组的Series 从目前来看，Series对象看起来基本上可以与一维 NumPy 数组互换。...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...数组的扩展，其中行和列都具有用于访问数据的通用索引。...结构化数组 我们在“结构化数据：NumPy 的结构化数组”：中介绍了结构化数组。...Pandas DataFrame的原理与结构化数组非常相似，可以直接从它创建： A = np.zeros(3, dtype=[('A', 'i8'), ('B', 'f8')]) A ''' array
pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。...pandas 兼具 NumPy 高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。...而 NumPy 更适合处理统一的数值数组数据。...Series数据结构 Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。仅由一组数据即可产生最简单的 Series。...关键字 del 用于删除列。
import numpy as np NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...在下面的例子里，创建出的数组如右边所示，通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值，为此NumPy提供了诸如ones()，zeros()和random.random()之类的方法。...一旦我们创建了数组，我们就可以用其做点有趣的应用了，文摘菌将在下文展开说明。 数组的算术运算 让我们创建两个NumPy数组，分别称作data和ones： ?...NumPy通过数组广播（broadcasting）知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。 数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： ?...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。
数组创建 对ndarrays进行索引 使用 NumPy 进行 I/O 数据类型 广播 复制和视图 结构化数组 通用函数（ufunc）基础知识 MATLAB...此外，Python 通常被嵌入为脚本语言到其他软件中，在那里也可以使用 NumPy。 MATLAB 数组切片使用传值语义，具有延迟写入复制的机制，以防在需要之前创建副本。切片操作会复制数组的部分。...例如：Dask 数组 Dask 是 Python 中用于并行计算的灵活库。Dask Array 使用分块算法实现了 NumPy ndarray 接口的子集，将大数组切分成许多小数组。...例：Dask 数组 Dask 是 Python 中用于并行计算的灵活库。Dask 数组使用分块算法实现了 NumPy ndarray 接口的子集，将大数组切割成许多小数组。...示例：Dask 数组 Dask 是 Python 中用于并行计算的灵活库。Dask Array 使用分块算法实现了 NumPy ndarray 接口的子集，将大数组切分为许多小数组。
NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...在下面的例子里，创建出的数组如右边所示，通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值，为此NumPy提供了诸如ones()，zeros()和random.random()之类的方法。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...也可以传入-1，NumPy可以根据你的矩阵推断出正确的维度： 上文中的所有功能都适用于多维数据，其中心数据结构称为ndarray（N维数组）。
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