通用函数ufunc是⼀种对ndarray中的数据执⾏元素级运算的函数，它接受一个或者多个标量值，输出一个或者多个标量值。...sqrt：开平方 square：平方 exp：求e指数 add：求和 max、min、mean：聚合函数 abs：求绝对值 log：默认底数是 sign：符号函数，整数是1，负数是-1 subtract...(x,y)：两个数组中对应的元素相减 ---- import numpy as np from numpy import pi a = np.arange(4) a array([0, 1, 2, 3]..., 7.3890561 , 20.08553692]) b = np.array([1, 4, 9, 16]) b array([ 1, 4, 9, 16]) np.sqrt(b) # 开方函数...array([1., 2., 3., 4.]) np.add(a, b) # add函数 array([ 1, 5, 11, 19]) x = np.array([[1,5], [6,8]]) x
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。 ...二、数学函数 使用 python 自带的运算符，你可以完成数学中的加减乘除，以及取余、取整，幂次计算等。导入自带的 math 模块之后，里面又包含绝对值、阶乘、开平方等一些常用的数学函数。...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。 ...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。
numpy通用函数 快速的逐元素数组函数，也可以称为ufunc，对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数 一元通用函数 函数名 描述 abs、fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根，等同于arr...计算各元素的正负号，1（正数）、0（零）、-1（负数） ceil 计算各元素的ceiling值，即大于等于该值的最小整数 floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数 cos、sin、tan 三角函数...cosh、sinh、tanh 双曲型三角函数 arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh 反三角函数 二元通用函数 函数名 描述 add 数组对应元素相加...fmax 求相应最大值，fmax忽略NaN minimum、fmin 求相应最小值，fmin忽略NaN mod 求模 copysign 将第二个数组中的元素的符号复制给第一个数组的元素 import numpy
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
numpy数组拼接：stack(),vstack(),hstack()函数使用总结 在学习中遇到了上面这三个函数，容易混淆，特在此做个总结，为了便于理解对数据做了一些简单的可视化处理。...1. numpy.vstack(tup) 从上面的代码及输出结果我们可以得知numpy.vstack()函数是将数组垂直堆叠起来，这个函数与numpy.stack()在参数axis=0时很像。...2. numpy.hstack(tup) 同样，我们容易得知numpy.hstack()函数是将数组沿水平方向堆叠起来。...3. numpty.stack(arrays, axis=0, out=None) 使用numpy.stack()函数会增加一个维度， c1 = np.stack((a,b),axis=1) print...a,b是两个一维数组，numpy.stack()函数的难点在于参数axis的选择，参数默认axis=0。当参数axis=0时跟numpy.vstack()类似。
官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero.
参考链接： Python中的numpy.logical_xor 目录 一、向量化和广播 二、数学函数 算数运算 numpy.add numpy.subtract numpy.multiply... numpy.divide numpy.floor_divide numpy.power 三、三角函数 numpy.sin numpy.cos numpy.tan numpy.arcsin...有了向量化，编写代码时无需使用显式循环。这些循环实际上不能省略，只不过是在内部实现，被代码中的其他结构代替。...向量化的应用使得代码更简洁，可读性更强，也可以说使用了向量化方法的代码看上去更“Pythonic”。 ...三角函数等很多数学运算符合通用函数的定义，例如，计算平方根的sqrt()函数、用来取对数的log()函数和求正弦值的sin()函数。
参考链接： Numpy 二元运算 多元运算函数 导包import numpy as np 二元运算函数 传两个参数的函数 arr1=np.arange(10).reshape((2,5)) arr2...=np.arange(10,20).reshape((2,5)) print(arr1) print(arr2) print('add') 相加函数 print(np.add(arr1,arr2)) print...('subtract') 相减函数 print(np.subtract(arr1,arr2)) print('divide') 相除函数 print(np.divide(arr1,arr2)) print...('floor_divide') 相除函数取整数 print(np.floor_divide(arr1,arr2)) print('mod') 相除取余 print(np.mod(arr1,arr2))...print('multiply') 相乘 print(np.multiply(arr1,arr2)) 三元运算函数 传三个参数的函数 arr1=np.random.uniform(0,20,(2,5
numpy.concatenate() 官方文档 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None) 将具有相同结构的array序列结合成一个array...#axis=1表示对应行的数组进行拼接 array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31], [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) >>> import numpy...()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较 示例： >>> from time import clock as now >>> a=np.arange(9999) >>> b...) 20.3934997107 可知，concatenate()效率更高，适合大规模的数据拼接 参考：https://www.cnblogs.com/shueixue/p/10953699.html Numpy...中stack()，hstack()，vstack()函数详解：https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803
参考链接： Python中的numpy.arctan2 Numpy函数 广播数学函数算术运算加：numpy.add(x1, x2, *args, **kwargs)减：numpy.subtract(x1...*args, **kwargs)平方：numpy.square(x, *args, **kwargs)示例 三角函数numpy.sin(x, *args, **kwargs)numpy.cos(..., **kwargs)numpy.arctan(x, *args, **kwargs)示例 指数、对数函数numpy.exp(x, *args, **kwargs)numpy.log(x, *args...(x, *args, **kwargs) ——正负性返回 逻辑函数真值判断numpy.all（任意真则真）、numpy.any（存在真则真）逻辑运算与、或、非、异或numpy.logical_and...聚合函数 是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。
参考链接： Python中的numpy.linspace numpy.linspace() 格式： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,... , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]) numpy.newaxis() 功能：插入新维度 类型： >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis...== None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，其实就是 None 的一个别名. ...可以用None代替 使用： x= np.linspace(0,3,4) x Out[88]: array([ 0., 1., 2., 3.])
前言 Numpy size()函数主要是用来统计矩阵元素个数，或矩阵某一维上的元素个数的函数。...# 加载 numpy 工具包 import numpy b 0 参数 numpy.size(a, axis=None) a : 一般是Array或者是Matrix axis: int, optional...的值没有设定，返回矩阵的元素个数 比较常用的axis值以及其返回值： axis = 0，返回该二维矩阵的行数 axis = 1，返回该二维矩阵的列数 注：axis从0开始，不是从1开始 详细参考 Numpy
dot()函数是矩阵乘，而*则表示逐个元素相乘
cumsum是matlab中一个函数，通常用于计算一个数组各行的累加值，函数用法是B = cumsum(A,dim)，或B = cumsum(A)。...函数功能 调用格式及说明 格式一：B = cumsum(A) 这种用法返回数组不同维数的累加和。
numpy.resize numpy.resize(a, new_shape) [source] 返回具有指定形状的新数组。 如果新数组大于原始数组，则新数组将填充a的重复副本。...它使用所需数量的元素填充返回数组，这些元素取自于它们在内存中的布局，而不考虑步幅和轴。 (这是在新形状较小的情况下。对于较大的形状，请参见上文。)
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...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...0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 13], [ 4, 9, 14]]) 通用函数...matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray) 重点：where方法使用...5.1 arr.cumsum(axis=0) array([ 2.2, 3.9, 13.2, 18.1, 25.5]) np.argmin(arr) 1 np.argmax(arr) 2 sum()函数统计
参考链接： Python中的numpy.not_equal numpy数学函数和逻辑函数 算术运算numpy.add()numpy.subtract()numpy.multiply()numpy.divide...) 三角函数numpy.sin()numpy.cos()numpy.tan()numpy.arcsin()numpy.arccos()numpy.arctan() 指数和对数numpy.exp...()numpy.log()numpy.exp2()numpy.log2()numpy.log10() 加法函数、乘法函数numpy.sumnumpy.cumsumnumpy.prod 乘积numpy.cumprod...() numpy.log() numpy.exp2() numpy.log2() numpy.log10() 加法函数、乘法函数 numpy.sum numpy.sum(a[, axis=...聚合函数 是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。
在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。...在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组： import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]...vstack 和 hstack 我们在实际开发中，比较常用的操作就是对二维或者三维数组进行行和列的合并操作，所以 numpy 为我们提供了更加方便的 vstack 和 hstack。...''' array([[ 1, 2, 3, 100, 200, 300], [ 4, 5, 6, 400, 500, 600]]) ''' 上面的操作我们同样可以使用...np.vstack((A, z))) ''' array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [666, 666, 666]]) ''' 使用
参考链接： Python中的numpy.tile python numpy.shape 和 numpy.reshape函数 标签： pythonnumpy 2015-10-24 11...from numpy import * import numpy as np from numpy import * import numpy as np ##############...--函数 shape用法 • 微博热点事件背后的数据库运维心得--张冬洪 • python 中的tile函数，shape函数，sum函数 • JDK9新特性--Array • python 中...常用到的 numpy 函数 整理 • Kubernetes容器云平台实践--李志伟 • numpy.reshape • 用Word2Vec处理自然语言 • numpy库函数：reshape...用法 • Java之优雅编程之道 • python numpy.shape 和 numpy.reshape函数 • Numpy reshape用法 • python中的reshape()和matlab
简而言之： 主要区别在于 np.array （默认情况下）将会copy该对象，而 np.asarray 除非必要，否则不会copy该对象。
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