前言 首先在Shell中，括号表示条件测试方法。主要用在if-then、case等需要条件判断的语句结构中。 最近在看bash，括号搞的我一头雾水，所以总结一下，理清思路！...括号 括号一般在命令替换的时候使用。 #!/bin/bash today=$(date +%y%m%d) touch log....$today 双括号 使用双括号，在比较过程中使用高级数学表达式 符号 描述 val++ 后增 val-- 后减 ++val 先增 --val 先减 ！...逻辑求反 ～ 位求反 ** 幂求反 << 左位移 >> 右位移 && 逻辑和 || 逻辑或 $ cat test23.sh #!
NumPy 是在1995年诞生的 Python 库 Numeric 的基础上建立起来的，但真正促使 NumPy 的发行的是 Python 的 SciPy 库。...于是， SciPy 的开发者将 SciPy 中的一部分和 Numeric 的设计思想结合，在 2005 年发行了 NumPy。 ...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。 ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象 通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。
方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等差数列的数组 numpy.linspace(start , stop, num=50 , endpoint=True , retstep =...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等比数列的数组 numpy.linspace(start , stop , num = 50 , endpoint = True , base
., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [
实例 用索引 0 和 2、4 上的元素创建一个数组： import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) x = [True, False...因为新过滤器仅包含过滤器数组有值 True 的值，所以在这种情况下，索引为 0 和 2、4。...创建过滤器数组 在上例中，我们对 True 和 False 值进行了硬编码，但通常的用途是根据条件创建过滤器数组。...实例 生成由数组参数（3、5、7 和 9）中的值组成的二维数组： from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。 它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。
一、数组的索引和切片 （一）数组的索引 首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...，表示所有列 print("n[:,-1]用于取最后一列：",n[:,-1]) # 单个冒号:出现在行的位置上，表示所有行 注意此处二维数组的冒号与前面一维数组***处冒号的区别：前者冒号是分隔符...（四）数组分割 与数组合并相反， hsplit函数、 vsplit函数和split函数分别实现数组的横向、纵向和指定方向的分割。...三、数组的运算 （一）数组和标量间的运算 数组之所以很强大是因为不需要通过循环就可以完成批量计算。...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。
前言: 在现代数据科学和机器学习领域，NumPy成为了Python中最为强大和广泛使用的科学计算库之一。它提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的各种数学函数。...通过深入理解轴的概念，您将能够更好地理解和利用NumPy提供的强大功能，从而更高效地处理各种数据任务。...[ 1, 2, 3 ]) 和 ([ 4, 5, 6 ]) 这两个1维数组 第2个参数就是1维（1轴），1: 表示切取1维（1轴）上的索引 [ 1 ] 和索引 [ 2 ] ，即对数组 ([ 1, 2,...] 也就是把数组 [ 0,1 ] 的一维数组变成数组[ 1,0 ] numpy数组转置换轴 transpose方法 【行列转置】 import numpy as np 数组=np.arange(24...通过掌握NumPy中轴的灵活运用，您将能够更自如地操控数据流，处理复杂的统计分析，以及更好地适应不同任务的需求。希望这篇文章能够为您提供清晰而深入的理解，使您在日常数据处理和科学计算中更为得心应手。
numpy数组中":"和"-"的意义 在实际使用numpy时，我们常常会使用numpy数组的-1维度和":"用以调用numpy数组中的元素。也经常因为数组的维度而感到困惑。...总体来说，":"用以表示当前维度的所有子模块 "-1"用以表示当前维度所有子模块最后一个，"负号用以表示从后往前数的元素,-n即是表示从后往前数的第n个元素"#分片功能 a[1: ] 表示该列表中的第1...个元素到最后一个元素，而，a[ : n]表示从第0个元素到第n个元素(不包括n) import numpy as np POP_SIZE = 3 total_size = 10 idx = np.arange...[7 8 9] # good_idx_2 [0 1 2 3 4 5 6] # good_idx_3 [3 4 5 6 7 8 9] # good_idx_4 [0 1 2] 测试代码 import numpy...，所以程序运行两次 # s # s # s print('b1[-1:]\n', b1[-1:]) # 写在最后一个维度的":"没有实质性作用，此处表示的意思和b1[-1]相同 # b1[-1:] #
等），后面加括号的话，就以为了进行初始化，如果括号内有参数，就初始化为参数，如果没有参数（就是只有括号，什么都没有），就初始化为0 如果是自定义类型（类、结构体），后面加了括号的话，说明调用构造函数（也是初始化...） 首先回顾一下关于构造函数的知识： 构造函数是用来在对象创建的时候对对象进行初始化的 用户可以自定义构造函数 构造函数分为带参数的构造函数和不带参数的构造函数 带参数的构造函数使得每次创建对象的时候可以根据不同的参数对于对象进行不同的初始化...而众所周知，带参数的函数可以进行重载（函数可重名，通过参数的个数和类型进行区分，根据参数个数和类型调用对应的同名函数）所以一个类中可以有多个构造函数（构造函数都是重名的，没有类型，名称跟类名一样）；也可以构造参数缺省的函数...如果用户自定义了默认构造函数，系统就会用用户自定义的默认构造函数（有的资料称这是过程是系统合成构造函数，就是将用户自定义的构造函数设为默认构造函数） 如果new的对象类型后面加括号的话，分为带参数和不带参数...如果不加括号，用户自定义了默认构造函数，new创建对象的时候会调用自定义的默认构造函数；用户没有自定义默认构造函数，new创建的对象就不会初始化 ==总结：== 加括号一定会进行初始化； 不加括号，自定义了默认构造函数会初始化
今天给大家介绍矩阵和NumPy数组。 一、什么是矩阵？ 使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。 二、Python矩阵 1....如果使用Windows，使用PyCharm 安装NumPy，NumPy它带有一些其他与数据科学和机器学习有关的软件包。 成功安装了NumPy，就可以导入和使用它。...注： NumPy的数组类称为ndarray。 3. 如何创建一个NumPy数组？ 有几种创建NumPy数组的方法。...3.1 整数，浮点数和复数的数组 import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])print(A) A = np.array([[1.1,...六、总结 本文基于Python基础，介绍了矩阵和NumPy数组，重点介绍了NumPy数组，如何去安装NumPy模块，如何去创建一个NumPy数组的两种方式。
在numpy中，当需要循环处理数组中的元素时，能用内置通函数实现的肯定首选通函数，只有当没有可用的通函数的情况下，再来手动进行遍历，遍历的方法有以下几种 1....内置for循环 最基础的遍历方法还是for循环，用法如下 # 一维数组，和普通的python序列对象一致 >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> for i in a: ......2. flat迭代器 数组的flat属性返回的是数组的迭代器，通过这个迭代器，可以一层for循环就搞定多维数组的访问，用法如下 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpy中的nditer函数可以返回数组的迭代器，该迭代器的功能比flat更加强大和灵活，在遍历多维数组时...for循环迭代数组即可，注意二维数组和一维数组的区别，nditer的3个特点对应不同的使用场景，当遇到对应的情况时，可以选择nditer来进行遍历。
numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的掩码数组同时求最小值，可以看到，掩码数组中只有未被掩藏的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...在可视化领域，最典型的应用就是绘制三角热图，代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.ma as ma...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖
添加和删除元素的方法主要是 append：只能追加在末尾 insert：可以在指定位置插入 delete：删除元素 unique：数组中元素去重 append numpy.append(arr,values...,axis=None) arr：输入向量 values：将values值插到arr后面；values和arr应该维度相同 axis：在哪个维度上进行增加元素；默认是返回的的是一个被拉平的向量 import...numpy as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) np.append(a, [7,8,9]) # 不能通过a.append(),与Python的append...方法不同；变成一维数组 array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.append(a, [[17,18,19]], axis=0) # axis=0表示按行插入；2层中括号...[]：numpy的括号好严格 array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [17, 18, 19]]) insert **numpy.insert(
数组的大小（shape） 1....，数组的元素在内存中的位置并没有改变（因此元素的总数保持不变），只是改变了索引的方式。...使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的“新”数组，原数组的shape保持不变： >>> d = a.reshape((2,2)) >>> d array([[1, 2],...[3, 4]]) >>> a array([1, 2, 3, 4]) 注意：a和d其实共享内存空间，因此，对其中任意一个数组的元素的修改，都会同时修改另一数组的对应元素： >>> a[3]=0 >>>...通过数组的astype可以生成一个转换了数据类型的数组，默认与原数组不共享内存空间。
在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，在使用这些函数之前，必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...在使用函数和方法时，我们首先要明确其操作的是原始数组的副本还是视图，然后根据需要来做选择。...改变数组维度和形状 一开始已经介绍了reshape和resize方法，可以修改数组的维度和形状，除此之外，ravel和flatten则可以将多维数组转换为一维数组，用法如下 >>> a = np.arange...数组的转置 数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...数组元素的增加和删除 这里的增加和删除指的是在指定轴的索引上进行操作，用法如下 >>> a = np.arange(9).reshape(3,3) >>> a array([[0, 1, 2],
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Python中numpy数组的合并有很多方法，如 np.append() np.concatenate() np.stack() np.hstack() np.vstack() np.dstack...() 其中最泛用的是第一个和第二个。...第二个则没有内存占用大的问题。...：按列方向组合 二维数组：同hstack一样 5、行组合row_stack() 以为数组：按行方向组合 二维数组：和vstack一样 6、“==”用来比较两个数组 >>> a==b array(
Numpy和Pandas的区别 Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。...Numpy只能存储相同类型的array，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。...Numpy支持并行计算，所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写，效率远高于纯Python代码。...Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。...Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言，Python也因为NumPy与Pandas而又一次的焕发了光彩。
在进行科学计算或数据分析时，NumPy数组是一种常用的数据结构。然而，随着数据规模的增大和运算的复杂化，NumPy的计算性能有时无法满足高效处理的需求。...选择Cython进行优化 尽管NumPy已经在底层对数组运算进行了优化，但在某些场景下，Python解释器的运行效率仍然是性能的瓶颈。...使用Cython加速数组求和 在成功编译后，可以使用生成的C扩展模块来优化NumPy数组的计算： import numpy as np import example # 导入编译后的Cython模块...以下是Cython中的一些常见类型声明： cdef：用于定义C变量或C函数。 np.ndarray：用于声明NumPy数组，并指定其数据类型和维度。...double/int：用于声明浮点数和整型变量，避免使用Python对象。 使用cdef优化循环 在进行NumPy数组的操作时，循环往往是性能瓶颈。
np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一： count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值
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....，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和，即：内积；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，结>果数组中的每个元素都是：数组a最后一维上的所有元素与数组b倒数第二维>上的所有元素的乘积和...掩码数组 numpy.ma模块中提供掩码数组的处理，这个模块中几乎完整复制了numpy中的所有函数，并提供掩码数组的功能； 一个掩码数组由一个正常数组和一个布尔数组组成，布尔数组中值为True的...文件存取 numpy中提供多种存取数组内容的文件操作函数，保存的数组数据可以是二进制格式或者文本格式，二进制格式可以是无格式二进制和numpy专用的格式化二进制类型； tofile()方法将数组数据写到无格式二进制文件中...sep参数，则tofile()、fromfile()将以文本格式进行输入输出，sep指定文本的分隔符； load()、save()将数组数据保存为numpy专用的二进制文件中，会自动处理元素类型和形状等信息
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