主要是针对《利用python进行数据分析-第二版》进行第三次的学习 将其中关于numpy和pandas的部分代码进行整理 numpy import numpy as np my_arr = np.arange...., 0., 0., 0.]]]) np.arange(15) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) numpy...[.22, .270, .357]) int_array.astype(calibers.dtype) array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]) numpy...array([7, 8, 9]) x = arr3d[1] x array([[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) x[0] array([7, 8, 9]) 切片索引 使用数字进行行和列上的切片...matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray) 重点：where方法使用
上一篇博客介绍了numpy的几种初始化方式和numpy的数据类型（dtype）和shape的相关知识，这篇介绍numpy矩阵的索引与切片 矢量化 numpy数组有一个很好的特性就是支持vectorization...，大小相同的数组做任何操作将在元素级别进行运算，这意味着我们可以像使用matlab那样对数据进行操作 In [46]: a = np.array([[1,2,4],[3,5,6]]) In [47]:...[12, 25, 42]]) In [50]: a * a Out[50]: array([[ 1, 4, 16], [ 9, 25, 36]]) In [51]: 广播 numpy...[ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5]]], dtype=int16) 布尔型索引 numpy...False]], dtype=bool) In [83]: f[f==4] # 选取f中元素数值等于4的 Out[83]: array([4]) ##############如果有多个选取条件，可以使用
上一个博客写到了numpy的特性，如何安装以及功能初探。这一篇就讲讲numpy的常用功能以及与其它python库的结合使用。...假设你已经成功执行下列语句： import numpy as np 初始化 （1）直接创建 ## 创建一维数组 In [8]: test_list = [1,3,5,6,7] In [9]: array_numpy...= [[1,2,3], [4,5,6]] In [17]: array_n_numpy = np.array(test_n_list) In [18]: array_n_numpy Out[18]...，每个分量是原始图片的R、G、B信息 （3）使用内置函数创建 In [25]: array_n_dim = np.ones((3,4,4), dtype='int8') # 创建全1的矩阵 In [...基本的信息已经介绍了，下篇继续写numpy的其它特性
创建ndarray对象： import numpy as np np.array([1,2,3,4]) np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) 转换为list np.array...b a * 2 a * b a / 2 a / b # 平方 arr ** 2 # 点乘 np.dot(a, b) a.dot(b) np.sin(a) 深浅复制，赋值操作为浅复制，使用
上篇博客写到了numpy的索引与切片，这篇博客介绍numpy的一些数学统计上的使用和如何结合numpy实现对结构化文本的处理 通用函数 所谓的通用函数(ufunc)就是指元素级别的数组函数，你可以将其看做简单函数其接受一个或者多个标量值...利用numpy进行数据处理 利用numpy强大的数组（矩阵）能力，可以将很多的数据处理的问题转化为对数组的处理问题 比如对一个数组将其中大于0的值置为2，小于0的置为-2，这个怎么做？？？...np.load('test.npy') ## 读入文件 In [115]: load_test Out[115]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 还可以使用...np.loadtxt()，通过制定分隔符(delimiter)来读取结构化的文本文件，这个我在博客Numpy使用1中介绍过，就不在多说了，需要的可以去看看 其它的特性还有些想关于线性代数方面的，这个大家自行百度...其实存取结构化的数据(类似于表结构)numpy并不是很好的选择，之后我会写个介绍pandas的博客，这个对各种表结构的处理比numpy强大太多，numpy的强大之处在于其n-dim array的能力。
参考链接： Python中的numpy.logaddexp NumPy 基础使用教程（1）- 数值类型及多维数组 一、介绍 1.1 基础内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到...基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。 ...使用 np.arange、np.ones、np.zeros 等 NumPy 原生方法。从存储空间读取数组。通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组。使用特殊函数，如 random。...NumPy 基础使用教程（2）- 数组操作及随机抽样 一、介绍 1.1 基础内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。...NumPy 基础使用教程（3）- 数学函数及代数运算 一、介绍 1.1 基础内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。
Numpy介绍 NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python....官方网址：HERE Numpy的安装 我的机器是ubuntu14.04（64 位），建议使用pip安装，pip是个python的包管理器，通过它可以很方便的进行安装、卸载、升级 sudo apt-get...install python-pip # install pip sudo pip install numpy # install numpy 如果是windows...的话，同样可以先安装pip，再使用pip安装numpy，不过过程稍微麻烦点，请大家自行百度 Getting Started 安装好以后，我们来测试下，并写段小代码体验下numpy的强大功能 import...In [14]: test_numpy = np.loadtxt('numpy_test.txt', str, delimiter=':') In [15]: test_numpy Out[15]:
，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。...Numba 可以通过 pip 安装： $ pip install numba Numba 对于有许多数值运算的，Numpy 操作或者大量循环操作的情况，都可以大大提升运行速度。...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...，for 循环里面带有 while 循环，这是最差的情况。...小结 numba 在以下情况下可以更好发挥它提升速度的作用： Python 代码运行速度慢于 C代码的地方，典型的就是循环操作 在同个地方重复使用同个操作的情况，比如对许多元素进行同个操作，即 numpy
本文介绍版本：Numpy1.22 在numpy1.17开始，Generator代替RandomState，但是网上的博客多比较老，还都是介绍的RandomState，写这篇文章介绍一下新的numpy.random...的基本使用。...Number Generator） 然后可以使用生成器（Generator）的函数方法创建。...使用random()函数返回一个在0~1的随机浮点值： import numpy as np rng = np.random.default_rng(123)# 创建一个种子为123的生成器，可以为空，...print(rng) # Generator(PCG64) rfloat = rng.random() print(rfloat) # 0.6823518632481435 ---- 使用 在使用时创建好上述的
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。 用于集成由C, C++等语言编写的代码的工具。...一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)...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...i + 4) # 选取特定的子集,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为...官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy
参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！...所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的！ ...1、导库 使用numpy只需要在使用之前导入它的库： import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组： ### 通过直接给出的数据创建数组，可以使用...示例： # 在 Numpy 中，数组上的算术运算符总是应用在元素上。 填充一个新数组并返回结果。...=0) # array([[1, 4, 7], [2, 13, 8]]) c.sort(axis=1) # array([[2, 4, 8], [1, 7, 13]]) ### 使用 Numpy 内置函数可以轻松的完成数组处理
由来 平常我们使用null检查在项目中简直太常见了，从数据库中查询到的数据可能不存在返回null，service中处理中发现不存在返回一个null，在互相调用的时候每次都需要做(if obj !...，使得我们调用的时候可以使用lambda或者行为参数化的方式更方便的使用 在map和flatMap等API中隐含了null的判断，使得我们不用在应用中显式的去做null判断了。...1行代码代替了6行，而且表达的更加清晰 当然如果这个API很多人使用，很难改变返回值的话我们可以使用orElse做值处理，如下： public String getUserConsigneeProvince...user2)) .filter(p2 -> p.equals(p2))) .isPresent(); } 为了可读性我们写了4行，就算如此我们也减少了一半的代码...总结 如上可以看出Optional在使用上带给我们的变化，让我们可以摆脱以往的null，用更加健康的调用方式来编写。也增加代码的可读性，逻辑上一气呵成。希望大家在平常多多使用。尽快远离恼人的null。
尽量减少对变量的重复计算"中描述的： 我有以下的质疑！！...尽量减少对变量的重复计算?
在一个项目中我使用到了软件工厂的工具帮助生成了对数据库的CRUD的方法，在Logic中需要对数据层进行封装，以提供对实体操作的接口，封装后的代码如： public bool AddNews(News...此时我想到的第一个办法就是使用委托。但是数据访问层的方法传入的参数数目和类型又不相同，不能使用一个委托来实现。...从一般的逻辑来说这里使用委托是必然的，但是一般的委托又不能适用于各自数据访问层的方法，这是就要使用.net2.0中的匿名函数来实现了。...BaseLogic, INewsLogic { //…省略其他代码… public bool AddNews(News news) { return TryIt(delegate()//使用匿名函数...newsRep.Remove(newsID); } ); } } 对比一下现在的代码和前面的代码，明显感觉代码清爽了很多，匿名函数的使用使得代码更易修改和维护
参考链接： Python中的numpy.cbrt Numpy 使用教程–Numpy 数学函数及代数运算 一、实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到...，适合具有 Python 基础，并对使用 Numpy 进行科学计算感兴趣的用户。 ...双曲函数经常出现于某些重要的线性微分方程的解中，使用 numpy 计算它们的方法为： numpy.sinh(x)：双曲正弦。 numpy.cosh(x)：双曲余弦。 ...numpy.trapz(y, x, dx, axis)：使用复合梯形规则沿给定轴积分。 ...四、实验总结 数学函数和代数运算方法是使用 numpy 进行数值计算中的利器，numpy 针对矩阵的高效率处理，往往可以达到事半功倍的效果。
# 来源：NumPy Essentials ch3 向量化 import numpy as np # NumPy 数组的运算是向量化的 # 数组和标量运算是每个元素和标量运算 x = np.array..., 5]) # 数组和数组运算是逐元素运算 y = np.array([-1, 2, 3, 0]) x * y array([-1, 4, 9, 0]) # 需要计算内积的时候 # 使用...使用 C 语言编译出来的代码来处理数据 # 所以很快 x = np.arange(10000) ''' %timeit x + 1 100000 loops, best of 3: 12.6 µs per...11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) ''' # 也可以使用...布尔数组的形状需要与原数组一致 # True 元素表示取该值，False 表示不取 # 结果是一维数组 x [mask] = 0 x # array([1, 3, 0, 5, 7, 0]) # 布尔数组可以使用
今天我们来分享一些如何减少Figma内存使用，加速Figma使用体验的技巧。避免这四个常见错误，你的工作压力会小很多。...02.隐藏层 变体（Variants） 尽管您看不到它们，但隐藏层对您的文件内存使用有很大贡献。有时它们用于在组件的不同状态之间切换。如果是这种情况，我们可以尝试使用变体。...简化按钮结构 占位符组件 为了降低文件复杂性，您还可以使用占位符组件。这些是允许您自由使用覆盖的空组件。这样您就可以在不更改相应组件的情况下更改实例的结构。 假设您有一个模态组件。...占位符允许您创建实例的版本而无需制作其他组件变体 原子设计 组合基本构建块以创建复合结构的想法也有助于减少变体数量和组件大小。 在这里有一个简单的图像示例，当您将鼠标悬停在信息图标上时会显示工具提示。...简化的复杂组件 04.大资产 使用大量高分辨率照片也会增加您的内存使用量。您可能还会遇到图片加载缓慢甚至完全从画布上消失的情况。发生这种情况时，您可能应该进行一些清理并开始删除冗余元素。
在pycharm中的setting安装numpy，或者在cmd里面通过pip install方法安装均可 # 代码 from numpy import * # 构造一个4x4的随机数组 print("
参考链接： Python中的numpy.isinf 代码部分如下所示： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # # 1.基本初等函数
在《使用numpy处理图片——基础操作》一文中，我们介绍了RGBA色彩空间模型。本文我们将忽略Alpha通道，只考虑RGB模型。...打平重组法 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open('the_starry_night.jpg') data = np.array...深度切分法 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open('the_starry_night.jpg') data = np.array...colorDim3List = np.dsplit(data, 3) red = colorDim3List[0] green = colorDim3List[1] blue = colorDim3List[2] 这儿我们使用...zeros = np.zeros_like(blue) 然后使用dstack方法，将不同原色的三维数组进行堆叠。
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