在python中有没有从另一个矩阵创建布尔矩阵的快速方法？_在python中有没有在列表理解中遍历矩阵的方法？_在C中有没有优化矩阵乘法的方法？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在Python中创建相关系数矩阵的6种方法

相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。...在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas Pandas的DataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。...，在最后我们会有介绍 Numpy Numpy也包含了相关系数矩阵的计算函数，我们可以直接调用，但是因为返回的是ndarray，所以看起来没有pandas那么清晰。...值如果你正在寻找一个简单的矩阵(带有p值)，这是许多其他工具(SPSS, Stata, R, SAS等)默认做的，那如何在Python中获得呢？...创建相关系数矩阵的各种方法，这些方法可以随意选择（那个方便用哪个）。

6354 0

Numpy基础（四）（新手速来！）

例如将一个维度为 [3,2] 的矩阵与另一个维度为 [3,1] 的矩阵相加是合法的，NumPy 会自动将第二个矩阵扩展到等同的维度。...>>> a = np.arange(5) >>> a[[0,0,2]]=[1,2,3] >>> a array([2, 1, 3, 3, 4]) 这是合理的，但注意如果你使用 Python 的 +=创建...这是因为 Python 中「a+=1」等于「a = a + 1」. 用布尔数组做索引当我们索引数组元素时，我们在提供索引列表。...布尔索引需要用和原数组相同 shape 的布尔值数组，如下只有在大于 4 的情况下才输出 True，而得出来的布尔值数组可作为索引。...在上面的例子中，b1 的长度 3、b2 的长度为 4，它们分别对应于 a 的第一个维度与第二个维度。线性代数简单的数组运算如下仅展示了简单的矩阵运算更多详细的方法可在实践中遇到在查找 API。

3982 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算向量初始化创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...从NumPy数组中获取数据的另一种超级有用的方法是布尔索引，它允许使用各种逻辑运算符，来检索符合条件的元素： ? 注意：Python中的三元比较3<=a<=5在NumPy数组中不起作用。...实际上，如果我们需要做的就是向数组的边界添加常量值，那么pad函数就足够了： ? Meshgrid 如果我们要创建以下矩阵： ? 两种方法都很慢，因为它们使用的是Python循环。...fromfunction如上所述，仅使用I和J参数一次调用提供的函数。但是实际上，在NumPy中有一种更好的方法。无需在整个矩阵上耗费存储空间。...3、还有一个参数order，但是如果从普通（非结构化）数组开始，则既不快速也不容易使用。

6K2 0

numPy的一些知识点

array ，很像 python 中创建列表的 range 方法，同样也是 “包头不包尾” ，还有np.linspace(begin, end, count) 用来创建从 begin 到 end-1...np 的高级索引，不像 python 只能用字符和数字做索引，np 还可以用整形矩阵和布尔型矩阵来进行索引，虽然平时可能用的并不多。...还可以用多维矩阵做索引，有点类似函数的感觉，看个例子就知道了改变 shape 前面就已经给出了几个改变 array 的 shape 的方法了，在 np 中有 ndarray.reshape，ndarray.T...，底层来说的话，浅拷贝相当于拷贝前后的两个变量公用一块内存，改变了其中一个的话，另一个也会跟着改变，深拷贝则是开辟了另一块内存进行拷贝，使拷贝前后二者没有任何关联，仅仅是值相等，改变其中一个的值另一个并不会跟着改变...np 中有点不同，如果直接将矩阵赋值给另一个矩阵，相当于没有拷贝，只是给矩阵换了个名字而已，因此如果有 a = b，b 改变的同时 a 也会改变。

8983 0

NumPy知识速记

比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...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...&（和）、|（或）组合 Python关键字and和or在布尔型数组中无效。...np.unique ：返回数组中的唯一值以及已排序的结果 np.in1d ：测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格（是否存在），返回一个布尔型数组常用集合函数用于数组的文件输入输出...numpy.linalg 中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西。

1K1 0

【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

Numpy基本操作和图像灰度变换 Python中有好多工具包应用于图像处理当中，本章作为入门章节，首先来介绍Python中最基本的几个工具包，也希望读者可以在之后自行练习。...__version__) numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。...[]（方括号）来截取，这里不再过多赘述；这里讲一下按条件截取，按条件截取其实是在[]（方括号）中传入自身的布尔语句，按条件截取应用较多的是对矩阵中满足一定条件的元素变成特定的值。...矩阵的合并可以通过numpy中的hstack方法和vstack方法实现，此外，矩阵的合并也可以通过concatenatef方法。...输出此结果的原因是对图像进行了灰度化处理，并且在创建数组时使用了额外的参数“f”将数据类型变成了浮点型。

1.7K10 0

搭建模型第一步：你需要预习的NumPy基础都在这了

在矩阵的转置中，行和列的维度将交换，且矩阵中每一个元素将沿主对角线对称变换。此外，reshape 如下所示返回修改过维度的新数组，而 resize 方法将直接修改原数组本身的维度。...View 或浅复制不同数组对象可以共享相同数据，view 方法可以创建一个新数组对象来查看相同数据。如下 c 和 a 的目标识别符并不一致，且改变其中一个变量的 shape 并不会对应改变另一个。...例如将一个维度为 [3,2] 的矩阵与另一个维度为 [3,1] 的矩阵相加是合法的，NumPy 会自动将第二个矩阵扩展到等同的维度。...这是因为 Python 中「a+=1」等于「a = a + 1」. 用布尔数组做索引当我们索引数组元素时，我们在提供索引列表。...布尔索引需要用和原数组相同 shape 的布尔值数组，如下只有在大于 4 的情况下才输出 True，而得出来的布尔值数组可作为索引。

2.3K2 0

NumPy库入门教程：基础知识总结

通过linspace函数创建数组：下例中创建一个0~1间隔为1/9的行向量（按等差数列形式生成），从0开始，包括1....，下例中生成一个9*9乘法表 2 显示、创建、改变数组元素的属性、数组的尺寸等 3 改变数组的尺寸 reshape方法，第一个例子是将43矩阵转为34矩阵，第二个例子是将行向量转为列向量。...numPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的，因此它们的计算速度非常快。...只要数组中有一个值为True，则any()返回True；而只有数组的全部元素都为True，all()才返回True。...reduce方法（与Python的reduce函数类似，其沿着axis轴对array进行操作） accumulate方法（其作用和reduce方法类似，但是会保存中间结果） outer方法（对其两个参数数组的每两对元素的组合进行运算

1K2 0

Numpy基础知识回顾

比如，zeros 和 ones 分别可以创建指定长度或形状的全0或全1数组。empty 可以创建一个没有任何具体值的数组。...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。...后续章节中有很多例子都会用到这些方法。用于布尔型数组的方法通过布尔数组计数在上面这些方法中，布尔值会被强制转换为1（True）和 0（False）。...Python代码来对比一下： In [210]: sorted(set(names)) Out[210]: ['Bob', 'Joe', 'Will'] np.in1d 另一个函数np.in1d用于测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格...中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西。

2.1K1 0

基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

作为例子，下面是快速排序算法在 Python 中的实现： def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot =...Python 还内置了复数类型；可以在文档中找到所有详细信息。布尔值Booleans 布尔值：Python 实现了所有标准的布尔逻辑运算符，但使用的是英文单词而不是符号（&&、|| 等.）...在 Python 中，布尔值是用来表示真（True）或假（False）的值。布尔值可以用于条件语句、循环和逻辑运算。...7] # [ 8 8 10] # [11 11 13]] print(y) 这种方法是有效的；但是，当矩阵x非常大时，在Python中使用显式循环进行计算可能会很慢。...可以这样实现这个方法： import numpy as np # 将向量v加到矩阵x的每一行， # 结果存储在矩阵y中 x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9],

1231 0

Python 数据处理：NumPy库

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...比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。 NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...比如，zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全0或全1数组。empty可以创建一个没有任何具体值的数组。...full_like使用另一个数组,用相同的形状和dtype创建 eye,identity 创建一个正方的N×N单位矩阵（对角线为1，其余为0） ---- 2.2 ndarray的数据类型 dtype...cumprod 所有元素的累计积 ---- 4.3 用于布尔型数组的方法在上面这些方法中，布尔值会被强制转换为1（True）和0（False）。

5.5K1 1

图解NumPy：常用函数的内在机制

向量：一维数组向量初始化为了创建 NumPy 数组，一种方法是转换 Python 列表。NumPy 数组类型可以直接从列表元素类型推导得到。...数组的末端没有留下任何便于快速附加元素的空间。...在进行测试时，我们通常需要生成随机数组：向量索引一旦你的数组中有了数据，NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们：除了「花式索引（fancy indexing）」外，上面给出的所有索引方法都被称为...Python 列表与 NumPy 数组的对比为了获取 NumPy 数组中的数据，另一种超级有用的方法是布尔索引（boolean indexing），它支持使用各类逻辑运算符： any 和 all 的作用与在...假设你有如下矩阵（但非常大）：使用 C 和使用 Python 创建矩阵的对比这两种方法较慢，因为它们会使用 Python 循环。

3.2K2 0

图解NumPy：常用函数的内在机制

向量：一维数组向量初始化为了创建 NumPy 数组，一种方法是转换 Python 列表。NumPy 数组类型可以直接从列表元素类型推导得到。...数组的末端没有留下任何便于快速附加元素的空间。...在进行测试时，我们通常需要生成随机数组：向量索引一旦你的数组中有了数据，NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们：除了「花式索引（fancy indexing）」外，上面给出的所有索引方法都被称为...Python 列表与 NumPy 数组的对比为了获取 NumPy 数组中的数据，另一种超级有用的方法是布尔索引（boolean indexing），它支持使用各类逻辑运算符： any 和 all 的作用与在...假设你有如下矩阵（但非常大）：使用 C 和使用 Python 创建矩阵的对比这两种方法较慢，因为它们会使用 Python 循环。

3.6K1 0

NumPy 笔记（超级全！收藏√）

(F)数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中OWNDATA (O)数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它WRITEABLE (W)数据区域可以被写入，将该值设置为 False，则数据为只读...例如，一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。视图或浅拷贝 ndarray.view() 方会创建一个新的数组对象，该方法创建的新数组的维数更改不会更改原始数据的维数。...当创建一个对象，然后把它赋给另一个变量的时候，Python 并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用，我们称之为浅拷贝。 ...在 Python 中，为了使当进行赋值操作时，两个变量互补影响，可以使用 copy 模块中的 deepcopy 方法，称之为深拷贝。 ...arr: 要保存的数组allow_pickle: 可选，布尔值，允许使用 Python pickles 保存对象数组，Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前，对对象进行序列化和反序列化

4.6K3 0

学习Numpy，看这篇文章就够啦

2）ndarray创建在《Python 3智能数据分析快速入门》该节内容中，作者介绍了两种创建ndarray的方法：使用array函数创建数ndarray 使用arange函数创建数ndarray...这里笔者再补充四种方法并整理出来：从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等从字节流（raw...只要是大学期间学过《线性代数》这门课程的同学，对于《Python 3智能数据分析快速入门》的学习完全没有问题，相关专业术语及技术实现细节在本节中都有强调。详情请从第169页开始学习。...延伸阅读《Python3智能数据分析快速入门》点击上图了解及购买转载请联系微信：DoctorData 推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法...，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。

1.7K2 1

推荐算法理论与实践（差代码）原

合并后的信息用户编号，电影编号，评分 rating为0表示没有评分，为1表示评分了将布尔值转化为0，1 （3）模型构建数据集中有的行全部是...：评估线性回归在原始数据集上的性能：得到列表对列表求平均值，这个就是最终得分有的数据集中的数据没什么用，删除这样的特征，看看性能有没有变化越接近...*将ratings_df中的movieid替换为行号筛选之后的信息 *创建电影评分矩阵rating和评分记录矩阵record 将rating_df...中的数据填写到rating当中电影评分系统中，所有0的地方表示没有评分，>0表示凭过分布尔值转化成0,1 电影评分表和评分记录表构建完成（3）构建模型...数据集中有的是0，要处理处理2个矩阵 X_parameters电影内容矩阵，Thetga_paramters用户喜好矩阵正太随机分布（4）训练模型

7853 0

【机器学习】搭建模型第一步：你需要预习的NumPy基础都在这了

NumPy 有很多种创建数组的方法。...在矩阵的转置中，行和列的维度将交换，且矩阵中每一个元素将沿主对角线对称变换。此外，reshape 如下所示返回修改过维度的新数组，而 resize 方法将直接修改原数组本身的维度。...例如将一个维度为 [3,2] 的矩阵与另一个维度为 [3,1] 的矩阵相加是合法的，NumPy 会自动将第二个矩阵扩展到等同的维度。...这是因为 Python 中「a+=1」等于「a = a + 1」. 用布尔数组做索引当我们索引数组元素时，我们在提供索引列表。...布尔索引需要用和原数组相同 shape 的布尔值数组，如下只有在大于 4 的情况下才输出 True，而得出来的布尔值数组可作为索引。

2.1K4 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

pandas还提供了一些NumPy所没有的更加领域特定的功能，如时间序列处理等。笔记：Python的面向数组计算可以追溯到1995年，Jim Hugunin创建了Numeric库。...比如，zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全0或全1数组。empty可以创建一个没有任何具体值的数组。...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。...后续章节中有很多例子都会用到这些方法。 ? ? 用于布尔型数组的方法在上面这些方法中，布尔值会被强制转换为1（True）和0（False）。...中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西。

4.8K8 0

NumPy 入门教程前10小节

NumPy用户包括从最初的程序员到从事最先进的科学和工业研究与开发的有经验的研究人员。...详情安装和导入NumPy ---- 3 NumPy array 和 python list NumPy提供了大量快速有效的方法来创建数组和处理数组中的数值数据。...元素都是相同的类型，称为数组数据类型。数组可以由非负整数的元组、布尔、另一个数组或整数索引。详情什么是数组？...---- 5 array更多介绍本节介绍一维数组、二维数组、n数组、向量、矩阵你可能偶尔会听到一个数组被称为“ndarray”，它是“N维数组”的缩写。...NumPy ndarray类用于表示矩阵和向量。

1.7K2 0

图解Python numpy基本操作

可以从最简单也是最直观的数据分析学起来，并且试着从知乎知学堂出品的数据分析课开始。 Numpy与List的异同点他俩非常相似，同样都是容器，都能快速的取值的修改值，但是插入和删除会慢一点。...注意，如果list里面的值类型不相同，那么dtype就会返回”object“ 如果暂时没有想要转化的list，可以全用0代替也可以复制一个已经存在的全0 向量！...注意，所有创建包含固定值vector的方法都有_like函数还有经典的arange和linspace方法！...，只是展示部分数据，而不改变数据本身布尔操作也可以用.where 和clip代替上面的方法向量操作 numpy的优势就是把vector当做数做整体运算，避免循环运算 - * /无所不能复杂的数学运算不在话下...标量运算三角函数整体取整 numpy还可以做基础的统计操作，比如max，min， mean， sum等排序操作查找操作 numpy不像list有index函数，通常会用where等操作其中有三种方法

1782 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭