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Numpy入门之多维数组

多维数组是用来描述多层嵌套的数据的一种模型，（如图书馆的楼，层，房间，书架，书架上的行和列），出于内存对齐的需要，它要求同一级的子数组要有相同的形状尺寸，还要求每个元素的数据类型相同。...Numpy数组最外的那一层称为第0轴（楼），往内依次是第1轴（层），第2轴（房间），第3轴(书架），第4轴（行），第5轴（列）。最常见的多维数组是 2 维数组，其第0轴称作行，第1轴称作列。...可以使用元组（tuple）作为数组的下标存取数组的元素： >>> a = np.arange(10).reshape(-1,1)#第1轴变为1列，第0轴自动调整 >>> a array([[0],...5 也可以使用整数序列进行存取： >>> a[3: , [0, 2, 4]] # 第0轴取第3及之后所有行，第1轴取第0，2，4列 array([[ 3, 5, 7], [ 4,...7, 9], [ 6, 8, 10], [ 7, 9, 11], [ 8, 10, 12], [ 9, 11, 13]]) 还可以使用数组进行存储

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postgresql使用filter进行多维度聚合

postgresql使用filter进行多维度聚合你有没有碰到过有这样一种场景，就是我们需要看一下某个时间段内各种维度的汇总，比如这样：最近三年我们卖了多少货？有多少订单？平均交易价格多少？...使用filter前对于以上同类多维度数据求解这里推荐filter,可能熟悉同学大概会记得有这么个用法，不过我们还是简单的思考下：如果我们将条件筛选放在一个查询里面(不含子查询及表连接) , 这样会在末尾...where条件内放置公共条件, 随后我们使用filter对每个结果进行特定的筛选，也许就好了 OK，来尝试使用filter解决以下问题：找最近两年（2019、2020）有多少笔交易？...---------------+--------------- 45 | 24 | 21 (1 row) 如果你是首次使用

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【NumPy学习指南】day4 多维数组的切片和索引

ndarray支持在多维数组上的切片操作。为了方便起见，我们可以用一个省略号（...）来表示遍历剩下的维度。...17, 18, 19]]) 如果要选取第1层楼的所有位于第2列的房间，在对应的两个维度上指定即可： >>>b[0,:,1] array([1,5, 9]) (6)如果要选取第1层楼的最后一列的所有房间，使用如下代码...： >>>b[0,:,-1] array([3, 7, 11]) 如果要反向选取第1层楼的最后一列的所有房间，使用如下代码： >>>b[0,::-1,-1] array([11, 7, 3]) 在该数组切片中间隔地选定元素...], [[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]]) 刚才做了些什么我们用各种方法对一个NumPy...多维数组进行了切片操作。

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NumPy 什么是多维数组（ndarray）

参考链接： Numpy中的N维数组 ndarray – Start 多维数组非常像列表，但通常它的元素类型是相同的，且都是数字，下面是一个简单的例子。 ...import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(f'一维数组: {a}') a = np.array([[1, 2, 3], [4,...) print(f'数组元素类型: {a.dtype}') print(f'数组元素大小(bytes): {a.itemsize}') print(f'数组元素: {a.data}') – 更多参见：NumPy

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NumPy之:ndarray多维数组操作

简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。...创建ndarray 创建ndarray有很多种方法，我们可以使用np.random来随机生成数据： import numpy as np# Generate some random datadata =... , 0.3329]]) Fancy indexing Fancy indexing也叫做花式索引，它是指使用一个整数数组来进行索引。...多维数组的轴转换可能比较复杂，大家多多理解。...还可以使用 swapaxes 来交换两个轴，上面的例子可以重写为： arr.swapaxes(0,1) 本文已收录于 http://www.flydean.com/09-python-numpy-ndarray

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NumPy之:ndarray多维数组操作

简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。...创建ndarray 创建ndarray有很多种方法，我们可以使用np.random来随机生成数据： import numpy as np # Generate some random data data..., 0.3329]]) Fancy indexing Fancy indexing也叫做花式索引，它是指使用一个整数数组来进行索引。...还可以使用负值来索引： arr[[-3, -5, -7]] array([[5., 5., 5., 5.], [3., 3., 3., 3.], [1., 1., 1., 1...多维数组的轴转换可能比较复杂，大家多多理解。还可以使用 swapaxes 来交换两个轴，上面的例子可以重写为： arr.swapaxes(0,1)

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NumPy之:ndarray多维数组操作

简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。...创建ndarray 创建ndarray有很多种方法，我们可以使用np.random来随机生成数据： import numpy as np # Generate some random data data..., 0.3329]]) Fancy indexing Fancy indexing也叫做花式索引，它是指使用一个整数数组来进行索引。...多维数组的轴转换可能比较复杂，大家多多理解。...还可以使用 swapaxes 来交换两个轴，上面的例子可以重写为： arr.swapaxes(0,1) 本文已收录于 http://www.flydean.com/09-python-numpy-ndarray

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Python NumPy多维数组形状重构

NumPy 是 Python 中用于数值计算的核心库，其多维数组功能是数据科学和工程计算的基础。在实际工作中，我们经常需要根据需求对数组进行形状重构，例如调整维度、添加或删除轴等。...多维数组的形状与属性在 NumPy 中，数组的形状由一个元组表示，描述了数组在每个维度上的大小。例如，一个形状为 (3, 4) 的数组表示有 3 行 4 列。...查看数组形状使用 shape 属性可以查看数组的形状： import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,...-1 自动计算维度 reshape 支持使用 -1 让 NumPy 自动计算某一维的大小： # 自动计算列数 reshaped_arr = arr.reshape(3, -1) print("自动计算维度的数组...print("转置后的数组：\n", transposed) 输出：转置后的数组： [[1 3 5] [2 4 6]] 实际案例：批量图像处理在图像处理或深度学习中，常常需要对数组形状进行重构

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使用数组作为索引遍历numpy数组

python使用数组作为索引遍历数组 import numpy as np a=np.arange(0,5) print(a) # [0 1 2 3 4] b=np.arange(0,10).reshape...(5,2) print(b) # [[0 1] # [2 3] # [4 5] # [6 7] # [8 9]] # 将一维数组作为二维数组的索引 c0=b[a][:,0] print(c0)

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【Python深度学习】用NumPy创建多维数组

如果读者使用的Anaconda Python开发环境，那么NumPy已经集成到Anaconda环境中了，不需要再安装。如果读者使用的是官方的Python开发环境，可以使用如下的命令安装NumPy。...例如，arange(5) ** 2的结果是[ 0 1 4 9 16]，可以看到，对一个ndarray类型的数组使用次方运算，实际上是对每一个数组元素进行次方运算。...下面的例子使用arange函数生成了多个ndarray类型的数组，并对数组进行加法和次方运算。...# 导入numpy模块的arange函数 from numpy import arange def sum(n): # 对ndarray类型的数组进行2次方运算 a = arange(n) **...创建多维数组 numpy模块的array函数可以生成多维数组。例如，如果要生成一个二维数组，需要向array函数传一个列表类型的参数，每一个列表元素是一维的ndarray类型数组，作为二维数组的行。

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使用numpy对矩阵进行求逆

突然想起numpy这个超强大的科学计算库，于是乎就用几行代码写了一个矩阵求逆的程序。...import numpy as np import fractions a = np.array([[1, 1, 1], [0, 0.5, -2], [0, 1, 1]]) #设置以分数形式显示 np.set_printoptions

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numpy的基本用法——numpy的索引

本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)

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使用Python NumPy库进行高效数值计算

NumPy（Numerical Python）是一个强大的Python库，用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象（numpy.array）以及用于处理这些数组的各种函数。...安装NumPy 在使用NumPy之前，首先需要安装它。可以使用以下命令使用pip进行安装： bashCopy codepip install numpy 确保你的Python环境中已经安装了pip。...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。...NumPy支持多维数组的操作，包括矩阵乘法、转置等。...本文介绍了NumPy库的基本使用和高级功能，包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析、绘图、多维数组操作、自定义数据类型、与Pandas的集成、并行计算和性能优化技巧等方面。

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使用python中的Numpy进行t检验

本系列将帮助你了解不同的统计测试，以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...但是，即使是经常使用t检验的人，也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...因此，我们使用一个表来计算临界t值： ? 在python中，我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。（我保证，这是我们唯一一次需要用它！）...6.将临界t值与计算出的t统计量进行比较如果计算的t统计量大于临界t值，则该测试得出结论：两个群体之间存在统计上显著的差异。因此，你可以驳回虚无假设的两个人群之间没有统计学上显著差异结论。...代码如下： view source ## Import the packages import numpy as np from scipyimport stats ## Define 2 random

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NumPy之:多维数组中的线性代数

简介本文将会以图表的形式为大家讲解怎么在NumPy中进行多维数据的线性代数运算。多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中，本文将会使用一个图像的例子进行说明。...现在使用cmap=”gray”作图： plt.imshow(img_gray, cmap="gray") 可以得到下面的灰度图像：灰度图像的压缩灰度图像是对图像的颜色进行变换，如果要对图像进行压缩该怎么处理呢...使用s对图像进行重构，需要将s还原成80 * 170 的矩阵： # 重建 import numpy as np Sigma = np.zeros((80, 170)) for i in range(80...同样可以使用linalg.svd对矩阵进行分解。...但是在使用前需要进行一些处理，因为原始图像的img_array 是一个(80, 170, 3)的矩阵–这里我们将透明度去掉了，只保留了R，B，G三个属性。

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NumPy之:多维数组中的线性代数

简介本文将会以图表的形式为大家讲解怎么在NumPy中进行多维数据的线性代数运算。多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中，本文将会使用一个图像的例子进行说明。...使用s对图像进行重构，需要将s还原成80 * 170 的矩阵： # 重建 import numpy as np Sigma = np.zeros((80, 170)) for i in range(80...原始图像的压缩上一节我们讲到了如何进行灰度图像的压缩，那么如何对原始图像进行压缩呢？同样可以使用linalg.svd对矩阵进行分解。...但是在使用前需要进行一些处理，因为原始图像的img_array 是一个(80, 170, 3)的矩阵–这里我们将透明度去掉了，只保留了R，B，G三个属性。...本文已收录于 http://www.flydean.com/08-python-numpy-linear-algebra/

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初探numpy——切片和索引

切片 import numpy as np # 使用切片参数start:stop:step来进行切片操作 a_array=np.arange(10) print(a_array,'\n') b_array...d_array=a_array[:5] print(d_array) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [1 3 5 7 9] [2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4] # 多维数组切片操作...[4 5 6] [7 8 9]] [[4 5 6] [7 8 9]] [1 4 7] [4 5 6] [[2 3] [5 6] [8 9]] [[4 5 6] [7 8 9]] numpy...高级索引 # 整数数组索引 array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(array,'\n') #获取(0,0),(1,1),(2,2)处的元素...np.arange(25).reshape(5,5) print(array,'\n') # 先选取行，再将列排序 print(array[[2,1,3]][:,[2,3,1,4,0]],'\n') # 用numpy.ix

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【实验楼-Python 科学计算】Numpy - 多维数组（上）

创建 numpy 数组初始化numpy数组有多种方式，比如说：使用 Python 列表或元祖使用 arange, linspace 等函数从文件中读取数据列表生成numpy数组我们使用 numpy.array...原生文件类型使用 numpy.save 与 numpy.load 保存和读取： save("random-matrix.npy", M) !...0.10358152, 0.73231132]) M[:,1] # column 1=> array([ 0.54618952, 0.10358152, 0.34462854]) 我们可以利用索引进行赋值...1,2,3,4,5]) A[-1] # the last element in the array=> 5A[-3:] # the last three elements=> array([3, 4, 5]) 索引切片在多维数组的应用也是一样的...（Fancy indexing）指使用列表或者数组进行索引: row_indices = [1, 2, 3] A[row_indices] => array([[10, 11, 12, 13, 14

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利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

概念理解索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值。切片即对数组里某个片段的描述。一维数组一维数组的索引一维数组的索引和Python列表的功能类似： ?...一维数组的切片一维数组的切片语法格式为array[index1:index2]，意思是从index1索引位置开始，到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如： ?...维数组二维数组的索引当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候，获取的元素不在是一个标量而是一个一维数组。例如： ?...多维数组多维数组的索引在一维数组里，单个索引值返回对应的标量；在二维数组里，单个索引值返回对应的一维数组；则在多维数组里，单个索引值返回的是一个纬度低一点的数组，例如 ?...布尔值索引布尔值索引指的是一个由布尔值组成的数组可以作为一个数组的索引，返回的数据为True值对应位置的值，例如： ? 花式索引花式索引指的是用整数数组进行索引。例如： ?

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多维数组类型使用

记得多年前讲过一下Dictionary 字典类型记录，这个属于一个二维数组一般的日常使用已经足以。但随着数据的多元化及更广度，一般的二维数组已经略显疲态了。...所以这里我就另辟途径，说一下多维数组的应用。...[0, 0, 0, 0] = "A"; a[0, 0, 0, 1] = "B"; a[0, 0, 0, 2] = "C";这样就分别定义了A、B、C.当然建议通过多循环For、Foreach等多向循环进行数据的赋值...然而，多维数组的应用也需要注意一些问题。首先，多维数组的大小可能会非常大，这可能会对内存和性能产生影响。因此，在选择使用多维数组时，需要考虑到数据的规模和性能需求。...但是，在使用多维数组时需要考虑到数据规模、性能和可维护性等因素。在适当的情况下使用多维数组可以提高数据处理效率和质量。

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