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001.python科学计算库numpy(上)

# encoding 用于解码inputfile的编码。 # 当' fname '是文件对象时不适用。...---- dtype import numpy # NumPy数组中的每个值都必须具有相同的数据类型 # NumPy在读取数据或将列表转换为数组时，将自动找出适当的数据类型 # 可以使用dtype属性检查...('---') matrix = numpy.array([ [5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45] ]) # 所有行的第1列 print...(matrix[:, 1]) print('---') # 所有行的 第0列到第1列 print(matrix[:, 0:2]) print('---') # 第1行到第2行的，第0列到第1列 print...---- 数组赋值判断、切片赋值判断 import numpy # 它会将第二个值与向量中的每个元素进行比较 # 如果值相等，Python解释器返回True;否则，返回False vector = numpy.array

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    NumPy入门攻略：手把手带你玩转这款强大的数据分析和计算工具

    2）通过NumPy中的array()，可以将向量直接导入： vector = np.array([1,2,3,4]) 3）通过numpy.array()方法，也可以将矩阵导入： matrix = np.array...之后再通过NumPy中的reshape（row,column）方法，自动构架一个多行多列的array对象。...上述代码中的matrix[0,1]，其中0代表的是行，在NumPy中0代表起始第一个，所以取的是第一行，之后的1代表的是列，所以取的是第二列。那么最后第一行第二列就是2这个值了。...[equal_to_ten_or_five] = 50 print(vector) [50, 50, 15, 20] 在矩阵中： matrix = numpy.array([ [5, 10, 15],...如下： vector = numpy.array(["1", "2", "3"]) vector = vector.astype(float) 注意：上述例子中，如果字符串中包含非数字类型的时候，从string

    1.6K30

    金融量化 - numpy 教程

    （两维时就是按行排列，这和R中按列是不同的）： a = a.reshape(4,5) 构造更高维的也没问题: a = a.reshape(2,2,5) 既然a是array，我们还可以调用array的函数进一步查看...，高维数组可通过转换嵌套列表实现： raw = [0,1,2,3,4] a = numpy.array(raw) raw = [[0,1,2,3,4], [5,6,7,8,9]] b = numpy.array...想计算全部元素的和、按行求和、按列求和怎么办？for循环吗？...想要真正的复制一份a给b，可以使用copy 若对a重新赋值，即将a指到其他地址上，b仍在原来的地址上： 利用:可以访问到某一维的全部数据，例如取矩阵中的指定列： 数组操作 还是拿矩阵（或二维数组）作为例子...nan_to_num可用来将nan替换成0，在后面会介绍到的更高级的模块pandas时，我们将看到pandas提供能指定nan替换值的函数。

    1.5K40

    pandas每天一题-题目10：去重计数的额外方式

    一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：列出共有多少个不同的 item_name？...在前面的练习中，其实我们已经讲解过相关的方式，今天作为补充，因此前面讲解过的方式这里不再列出。...重点回顾：pandas每天一题-题目8：去重计数的多种实现方式 下面是答案了 ---- 方式1 如果只是针对一列的去重计数，pandas 为此提供了方法： df['item_name'].nunique...我们尝试稍微深入一些了解这个方法，从而得到更多的解决方式！....drop_duplicates 方法，他们的区别是 .drop_duplicates 返回列(pandas.Series) ，.unique() 返回数组(numpy.array) 有了去重数组，统计数量是

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    Python中的DataFrame模块学

    np.shape(data)) # (2,2) 　　print(data) 　　# data = 　　# name gender 　　# 0 xu male 　　# 1 wang female 　　通过numpy.array...np.random.randn(3,4) 　　df = pd.DataFrame(mat) 　　df.columns = ['a','b','c','d'] 　　print(df) 　　一个DataFrame转成numpy.array...就是去掉所有的重复行 　　# keep=‘first'时，就是保留第一次出现的重复行 　　# keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行。 　　...基本操作 　　去除某一列两端的指定字符 　　import pandas as pd 　　dict_a = {'name': ['.xu', 'wang'], 'gender': ['male', 'female...　　# how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除，'all'表示行或列全都含有NaN才去除 　　# thresh: 整数n，表示每行或列中至少有n个元素补位NaN，否则去除 　　# subset

    3.3K10

    【C语言报错已解决】Use of Uninitialized Variable

    例如，考虑以下代码片段： int main() { int x; printf("%d", x); return 0; } 在这个例子中，变量x在使用之前没有被初始化，这会导致程序在执行时产生未定义行为...1.2 报错分析： 编译器不知道x的值，因为它没有被初始化。当尝试打印x的值时，程序会遇到未定义行为，这可能导致程序崩溃或产生错误的输出。...1.3 解决思路： 为了避免未初始化变量的错误，我们可以在使用变量之前给它一个初始值。这可以确保变量有一个已知的值，从而避免未定义行为。...> int main() { int x = 0; // 初始化变量x为0 printf("%d", x); return 0; } 通过将x初始化为0，我们可以确保在打印它的值时不会遇到未定义行为...三 总结 未初始化变量的报错问题可以通过初始化变量来解决。下次当你遇到程序出现意外行为或者崩溃时，检查是否有未初始化的变量，并确保在使用之前给它们一个明确的值。

    22010

    【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.array函数

    本文和你一起来探索Python中的array函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。...接下来将为你深入剖析numpy.array的各个参数，并通过实际案例让你感受到它的魅力。...order(内存布局)：指定数组的内存布局，如'C'表示C风格(行优先)，'F'表示Fortran风格(列优先)。 subok(子类)：默认为False。...四、有趣案例介绍1 图像处理中的颜色转换 在图像处理中，经常需要将RGB颜色空间转换为HSV空间。使用NumPy的numpy.array()和相应的数学运算，可以轻松完成这一转换。...至此，Python中的array函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。

    4.6K10

    Python3快速入门（十二）——Num

    _NoValue) 根据指定轴统计矩阵的方差，axis=0统计矩阵中每一列的方差，axis=1统计矩阵中每一行的方差，默认统计矩阵中的方差。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵的求和，axis=0统计矩阵中每一列的求和，axis=1统计矩阵中每一行的求和，默认统计矩阵中的求和。...如果两个数组进行运算时必须要求shape相同，当运算中的 2 个数组的shape不同时，numpy 将自动触发广播机制。...（3）如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时，这个数组能够用来计算，否则出错。 （4）当输入数组的某个维度的长度为 1 时，沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。...在 Python中，当进行赋值操作时，为使两个变量互不影响，可以使用 copy 模块中的 deepcopy 方法，称为深拷贝。

    5K20

    NumPy 教程.1

    windows&code=PCC https://download.jetbrains.8686c.com/python/pycharm-community-2020.3.5.exe 这些链接分别是，pip安装时的参数...这个轴有 3 个元素，即该轴的长度是 3。 下面代码区中的数组有两个轴。第一个轴长度是 2，第二个长度是 3. [[ 1., 0., 0.],[ 0., 1., 2.]] ? 两个轴 ?...单轴里面有三个元素，长度为3 创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可： numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order...1.2x3的数组样子，2维，每个维度又是长度为3 2.数据类型为int 3.用1-7来初始化 4.buffer中用于初始化数组的首个数据的偏移，就是不偏在这里 5.行优先 ? 列优先 ?...numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 直接是生成15的序列，然后重新改编形状

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    用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子

    需要把数据做一下转化: 将一列变成两列，第一列是 t 月的乘客数，第二列是 t+1 列的乘客数。...例如具有这样用段序列数据 “…ABCDBCEDF…”，当 timesteps 为 3 时，在模型预测中如果输入数据为“D”，那么之前接收的数据如果为“B”和“C”则此时的预测输出为 B 的概率更大，之前接收的数据如果为...(dataX), numpy.array(dataY) # fix random seed for reproducibility numpy.random.seed(7) 当激活函数为 sigmoid...或者 tanh 时，要把数据正则话，此时 LSTM 比较敏感 设定 67% 是训练数据，余下的是测试数据 # normalize the dataset scaler = MinMaxScaler(...train_size train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:] X=t and Y=t+1 时的数据

    9K30

    基于图像视觉词汇的文本分类方法(完整项目)

    但过程很有趣，导致我过了一年多，清理磁盘垃圾时，还舍不得删掉这个项目的“成果”。 这个项目，核心要解决的问题就是文本分类。...提取特征(视觉词汇) 裁剪出单行文本图像后，我们可以将图像中各列的像素的值各自累加，得到一个一纬数组，此数组中的每个局部最小值所在的位置，即为文字间的空隙。...将图像中每一列的所有像素的值累加orisum = image.sum(axis=0) / 255.0 # 2....选择特征描述子 选择合适的特征描述子通常需要直觉+运气+不停的尝试（好吧我承认这里没有什么经验可分享），经过几次尝试，最终选中了HOG（方向梯度直方图）描述子。...本文中使用的样本，最终得到3000+词汇类型。下图为分类效果，其中每一行为一个分类： ? 4.

    2K50

    译 | 你到底有多精通 C# ？

    文：Damir Arh 译：Edi Wang 即使是具有良好 C# 技能的开发人员有时候也会编写可能会出现意外行为的代码。...类初始化 最佳实践建议尽可能避免类构造函数中的类初始化，以防止异常。 所有这些对于静态构造函数来说都更加重要。 您可能知道，当我们尝试在运行时实例化静态构造函数时，它在实例构造函数之前调用。...当调用它们时，它们在中定义的类的构造函数可能尚未调用，因此它们可能会出现意外行为。 多态性 多态性是不同类以不同的方式实现相同接口的能力。...数据库访问也是一个典型的例子。 结论 您是否正确地预测了文章中所有示例的行为？ 如果没有，您可能已经了解到，当您不能完全确定特定功能是如何实现的时，采取行为可能是危险的。...尝试以不同的方式编写它或传递该可选参数的默认值 (如我们的 Math.Round 中的示例)，以使意图更清晰。

    1.1K40

    机器学习中的基本数学知识

    注：由于在线性代数中，矩阵乘法 ，所以对于表达式 ，严格地说，要把矢量（向量）看做一列的矩阵(而不是一行的矩阵)，才符合数学上的定义。...答案是： 我们可以看出矩阵相乘的约束：乘数1的列数要和乘数2的行数相等。 矩阵乘法不满足交换律 我们再看看交换乘数后，计算的结果： 比如：数 的含义是2斤苹果多少钱。...举例说明它们的不同之处： 的计算方法是： 的计算方法是： 计算公式 矩阵相乘是：用矩阵1的每一行和矩阵2的每一列的点积，得到一个矩阵。...矢量的降维运算，变成一个数。 矩阵的内积是每行每列的内积的矩阵。...不知道放到哪儿 求最大化参数 数学表示 解释 可以用于返回一个可能性对大的分类。 返回当P(c)为最大值时c的值。

    4.1K70

    用python实现数字图片识别神经网络--实现网络训练功能

    ) print(ll) l对应的就是一个二维列表，它调用numpy.array转换格式后，输出如下： ?...在代码中对应的就是(targets - final_outputs).我们前面讲过，在误差回传时，要根据链路的权重来把误差分配给每条链路，然后节点再把由它发出的每条链路分配到的误差加总起来，例如下面网络...当我们要改进中间层到最外层间链路权重时，我们需要output_errors，当我们要修改输入层与中间层的链路权重时，我们需要hidden_errors，相应代码实现如下： #计算误差 output_errors...注意看，后面28*28个数值中，每个数字都不超过256，也就是数字表示的是像素点的灰度，值越大，颜色就越倾向于黑色。...列表转换成28行28列的二维数组，上面代码运行后结果如下： ?

    1.2K31

    2021-05-28

    1. np.array()函数 《python中数组（numpy.array）的基本操作》这篇文章ok，地址：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details...Python中 list, numpy.array, torch.Tensor 格式相互转化 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/322692017 3....返回值：  返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high；  high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low） 参考： https://blog.csdn.net...Python 类特殊方法__getitem__ 凡是在类中定义了这个__getitem__ 方法，那么它的实例对象（假定为p），可以像这样 p[key] 取值，当实例对象做p[key] 运算时，会调用类中的方法...(行或列)顺序存储多维数据 返回值：返回给定形状和类型的新数组。

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