我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑
你好，我是 zhenguo 我正在结合NumPy文档，整理NumPy的入门教程，可以说NumPy占据Python的半壁江山，重要性不言而喻。希望透过这个教程，你能更加熟练的使用NumPy....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。...NumPy ndarray类用于表示矩阵和向量。...()将在不更改数据的情况下为数组提供新的形状。...详情 重塑array 10 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 可以使用np.newaxis和np.expand_dims来增加现有array的维数。
选自TowardsDataScience 作者：Kunal Dhariwal 机器之心编译 参与：Jamin、杜伟、张倩 我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算...有时，我们需要保证数值在上下限范围内。为此，我们可以借助 Numpy 的 clip() 函数实现该目的。给定一个区间，则区间外的数值被剪切至区间上下限（interval edge）。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；
这并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码。例如，Python的C插件使用原生的C或C++的多线程，可以并行运行而不被GIL影响，只要它们不频繁地与Python对象交互。...此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。 因此，许多Python的数值计算工具使用NumPy数组作为主要的数据结构。...pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。...scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。 scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。...as sns import statsmodels as sm 不建议直接引入类似NumPy这种大型库的全部内容（from numpy import *）。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...有时，我们需要保证数值在上下限范围内。为此，我们可以借助 Numpy 的 clip() 函数实现该目的。给定一个区间，则区间外的数值被剪切至区间上下限（interval edge）。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；
输入： 输出： 答案： 6.如何替换满足条件的元素而不影响原始数组？ 难度：2 问题：将arr数组中的所有奇数替换为-1而不更改arr数组 输入： 输出： 答案： 7.如何重塑数组？...输入： 输出： 答案： 10.没有硬编码的情况下，在numpy中如何生成自定义序列？ 难度：2 问题：创建以下模式而不使用硬编码。只能使用numpy函数和输入数组a。...输入： 答案： 22.如何使用科学记数法（如1e10）漂亮地打印一个numpy数组？...难度：1 问题：使用科学记数法（如1e10）漂亮的打印数组rand_arr 输入： 输出： 答案： 23.如何限制numpy数组输出中打印元素的数量？...难度：1 问题：将python numpy数组a中打印的元素数量限制为最多6个。 输入： 输出： 答案： 24.如何在不截断的情况下打印完整的numpy数组？
提供了高性能的数组对象 提供了大量的函数和方法 NumPy使用机器学习中的操作变得简单 NumPy是通过C语言实现的 NumPy的安装 pip install numpy 数组的分类 一维数组 跟Python... np.random.randint() 生成正态分布的随机数组 np.random.normal() Numpy的数据类型比Python数据类型增加了更多种类的数值类型，为了区别于...数组重塑 数组重塑是更改数组的形状 使用reshape方法，用于改变数组的形状 重塑后数组所包含的元素个数必须与原数组的元素个数相同，元素发生变化，程序就会报错 数组转置 数组的行列转换...在NumPy中，矩阵是数组的分支，二维数组也称为矩阵 。...4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用numpy.dot()函数进行矩阵乘法 C = np.dot(A, B) print(C) # 使用@运算符进行矩阵乘法
总结，种种原因，NumPy为我们，或者说数据学习者、工作者提供了一个强大、高效且易于使用的工具，使得咱们能够更专注于数据的分析和模型的构建，而不是低级的数值计算。...使用 numpy.arange() 和 numpy.linspace() 创建数值范围内的数组 使用 arange 创建数组 np.arange(1, 10, 2) # 输出：[1, 3, 5, 7,...numpy.dot(), @: 矩阵乘法。 统计运算如 numpy.mean(), numpy.median(), numpy.std() 等。 1....: 对数组元素计算正弦值 np.sin(initial_array) 使用 numpy.exp() 计算数组元素的指数值: 对数组元素计算指数值（(e^x)） np.exp(initial_array...在这些操作中，较小的数组会“广播”以匹配较大数组的形状，从而使元素级别的运算成为可能。广播机制是NumPy中一个强大的特性，它允许进行更灵活的数组操作而无需显式地调整数组的形状。 10.
在不转换的情况下操作外部对象 NumPy API 定义的第二组方法允许我们将执行从 NumPy 函数延迟到另一个数组库。 考虑以下函数。...警告 尽管将 ndarrays 和张量混合使用可能很方便，但不建议这样做。它对于非 CPU 张量不起作用，在一些边缘情况下会有意外的行为。用户应该优先显式地将 ndarray 转换为张量。...在不转换的情况下操作外部对象 NumPy API 定义的第二组方法允许我们将一个 NumPy 函数的执行延迟到另一个数组库。 考虑以下函数。...警告 虽然混合使用 ndarray 和张量可能很方便，但不建议这样做。它对非 CPU 张量不起作用，并且在一些特殊情况下会产生意外行为。用户应优先显式将 ndarray 转换为张量。...警告 虽然混合使用 ndarrays 和张量可能很方便，但不建议这样做。它不适用于非 CPU 张量，并且在极端情况下会出现意外行为。用户应该更倾向于显式将 ndarray 转换为张量。
ndarray高效的原因是它将数据存储在一块连续的内存块中，并提供了针对整个数组或特定轴执行操作的优化函数。它还支持矢量化操作，可以应用于整个数组，而不需要显式循环。...random生成数组 使用NumPy的random模块可以生成各种类型的随机数组，如整数数组、浮点数数组、多维数组等。...NumPy的random模块还提供了很多其他函数，如生成随机排列、采样、生成随机矩阵等。你可以根据需要查阅NumPy的官方文档以了解更多函数和用法。...示例 创建DataFrame的语句如下： index和columes参数可以指定，当不指定时，从0开始。通常情况下，列索引都会给定，这样每一列数据的属性可以由列索引描述。...Scipy模块可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
关于matplotlib可以戳 ➡️ 如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充 Numpy是一种用于处理数值计算的Python...库还提供了处理各种数值计算的操作，如+,-,*,/等。...对于2-D数组，dot等价与矩阵相乘 对于matrix，*和 dot都表示矩阵相乘，必须遵守矩阵相乘法则 np.multiply: multiply是numpy的函数，执行方法是对应元素相乘，而不是线性代数中的矩阵运算方式...在某些数值计算和代数运算中，可能会需要在输入矩阵的基础上改变结果矩阵的形状，在这方面，Numpy库提供了一下简单有效的方式来重塑和堆叠矩阵。...，由于转换过程很耗时间，对于大量数据的拼接一般不建议使用。
统计与聚合函数面试官可能询问如何使用NumPy进行数组的统计分析，如计算平均值、标准差、最大值、最小值等。...数组重塑与拼接面试官可能要求您展示如何使用NumPy进行数组的重塑（reshape）、堆叠（stack）、水平/垂直拼接等操作。...忽视广播规则：理解并正确应用NumPy的广播机制，避免因形状不匹配导致的错误。误用索引与切片：熟悉NumPy的多种索引方式（整数索引、切片、布尔索引、花式索引），避免索引越界或结果不符合预期。...忽视数据类型转换：在进行数组运算时，注意数据类型的兼容性，必要时使用.astype()进行显式转换。...忽视内存效率：尽量避免不必要的复制操作，如使用.view()代替.copy()，使用in-place运算符（如+=、*=），合理利用np.where()等函数。
广播得规则 NumPy中的广播遵循一套严格的规则来确定两个数组之间的交互： 规则1：如果两个数组的维数不同，则维数较少的数组的形状将在其前（左侧）填充。...但这不是广播规则的工作方式！这种灵活性在某些情况下可能有用，但可能会导致歧义。...如果想要右侧填充，则可以通过重塑数组来明确地做到这一点（我们将使用《 NumPy数组基础》中引入的np.newaxis关键字）： # 将a变换 成3*1的数组和M广播 In [34]: a[:, np.newaxis...*同样除了+ 还可以用于其他函数例如log等 广播操作练习 在上一节中，我们看到ufunc允许NumPy用户消除显式编写慢速Python循环的需要。广播扩展了此功能。一个常见的示例是将数据阵列居中时。.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np #我们将使用Matplotlib绘制此二维数组（这些工具将在“密度和轮廓图
一、NumPy 快速入门 二、从 NumPy 基本原理开始 三、熟悉常用函数 四、为您带来便利的便利函数 五、使用矩阵和 ufunc 六、深入探索 NumPy 模块 七、了解特殊例程 八、通过测试确保质量...七、构建和分发 NumPy 代码 八、使用 Cython 加速 NumPy 九、NumPy C-API 简介 十、扩展阅读 精通 NumPy 数值分析 零、前言 一、使用 NumPy 数组 二、NumPy...七、高级 NumPy 八、高性能数值计算库概述 九、性能基准 NumPy 数组学习手册 零、前言 一、NumPy 入门 二、NumPy 基础 三、使用 NumPy 的基本数据分析 四、使用 NumPy...七、类别数据 八、数值统计方法 九、存取数据 十、整理数据 十一、合并，连接和重塑数据 十二、数据聚合 十三、时间序列建模 十四、可视化 十五、历史股价分析 精通 Pandas 零、前言 一、Pandas...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包需要不同的数据结构，比如Pandas需要DataFrame、Series数据结构 Python中创建数组使用的是 array() 函数，...''' # 生成1个 3*3 的单位矩阵 np.eye(3) 3.生成随机数组：random 模块 随机数组的生成主要用到 NumPy 中的 random 模块。...1.Numpy 数组的类型转换 这和Pandas理念一样，不同类型的数值可以做的运算是不一样的，所以要把我们拿到的数据转换成我们想要的数据类型。...''' arr = np.array([1,2,3,2,1]) np.unique(arr) 六、Numpy 数组重塑：reshape() 所谓数组重塑就是更改数组的形状，比如将原来3行4列的数组重塑成...具体数值，转换成几列。 返回值: 重塑后的数组。 ''' 1.一维数组重塑 一维数组重塑就是将数组从1行或1列数组重塑为多行多列的数组。
cpuonly -c pytorch 如果您想使用 PyTorch 而不将其显式安装到本地计算机中，则可以使用 Google Colab。...张量是多维数组，例如 n 维 NumPy 数组。但是，张量也可以在 GPU 中使用，但在 NumPy 数组的情况下则不然。PyTorch 加速了张量的科学计算，因为它具有各种内置功能。...三个主要的库模块是 Autograd、Optim 和 nn。 Autograd 模块： autograd 提供了轻松计算梯度的功能，无需显式手动实现所有层的前向和后向传递。...该软件包包含最常用的算法，如 Adam、SGD 和 RMS-Prop。要使用 torch.optim，我们首先需要构造一个 Optimizer 对象，该对象将保留参数并相应地更新它。...2.构建模型：为了构建中性网络，我们首先定义输入层、隐藏层和输出层的数量。我们还需要定义初始权重。权重矩阵的值是使用torch.randn()随机选择的。
Pandas是Python中最常用到的数据操作和分析工具包，它构建在Numpy之上，具备简洁的使用接口和高效的处理效率。...数据科学、机器学习AI应用过程，涉及数据清洗和分析的操作也频繁使用到Pandas。...Pandas有着与Numpy类似的代码风格，但Pandas主要基于其Dataframe对象处理表格型或异质型数据，而之前介绍到的Numpy更适合处理同质的数值类型数据。...当我们提到python数据分析的时候，大部分情况下都会使用Pandas进行操作。...，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐
有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...我们来看一些通过索引访问数据的例子。 一维索引 一般来说，索引的工作方式与你使用其他编程语言（如Java、C＃和C ++）的经验相同。...例如，一些库（如scikit-learn）可能需要输出变量（y）中的一维数组被重塑为二维数组，该二维数组由一列及每列对应的结果组成。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。...reshape()函数接受一个参数，该参数指定数组的新形状。将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。
Fortran 中，调用函数或子程序时，默认将实参的地址传递给形参，称为地址传递或引用传递。...究其原因，是因为Fortran主要针对数值计算，参数多为大型数组（二维数组称矩阵），如果采用值传递，会复制实参的一个拷贝给形参，占用时间和内存，而地址传递则仅仅将实参数组的首地址传递给形参，没有时间和内存冗余...注意：这种方式需要显式接口，可用 interface 指定接口，或将子程序写入 module 中使用。 在某些老代码中，可能会见到第四种写法，其与第一种类似。 !...第一个元素赋值0，其余不变 End Subroutine fun4 总结： 第一种将高维数组变形为1维数组，丢失了数组的维度信息，实参和形参元素的位置对应关系不确定。因此不建议使用。...第二种最常用，但需要传递额外的参数来指定数组大小。 第三种很灵活，能实现第二种的所有功能，而且减少了参数个数，但需要显式接口。推荐用这种方法，并封装与 module 中避免书写接口。
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