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关键词

Numpy首次使用

在pycharm中setting安装numpy,或者在cmd里面通过pip install方法安装均可 # 代码 from numpy import * # 构造一个4x4随机数组 print(" 数组:\n",random.rand(4, 4)) # 调用mat()函数将数组转化为矩阵 randMat = mat(random.rand(4, 4)) # .I操作符实现了矩阵求逆运算 print randMat.I) # 矩阵乘以逆矩阵 invRandMat = randMat.I print("矩阵乘以逆矩阵:\n",randMat*invRandMat) # 函数eye(4)创建一个4x4单位矩阵

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Pythonnumpy使用

参考链接: Python中numpy.isinf 代码部分如下所示:  import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # # 1.基本初等函数 # 检查ndarray中元素是否等于后面后面数组中一个,返回布尔型 np.diag(a)                  # 以一维数组形式返回对角线值 np.diag([1, 3, 5, 9 ])      # 将数组小鼠和整数部分用两个独立数组行式返回 np.logical_not(a)           # 计算个元素not x 真值,即-ndarray # # 5.判断 np.isnan np.dot(a, b)            # 计算两个矩阵内积 np.maximum(a, b)        # 两个形状相同矩阵对应位置元素取大重新构成矩阵 np.minimum(a, b)        # 两个形状相同矩阵对应位置元素取小重新构成矩阵 持续更新中,希望对你们有所帮助!!!

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    AI探索(四)NumPy使用

    NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言一个扩展程序,支持大量维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量数学函数。 umPy 是一个运行速度非常快数学,主要用于数组计算,包含: 一个强大N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大科学计算环境,有助于我们通过 Python - 复制dtype对象, 如果为false,则是对内置数据类型对象引用 示例: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np #使用标量类型 dt = np.dtype Process finished with exit code 0 从数值范围创建数组 numpy.arange numpy 包中使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下

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    数据科学篇| Numpy 使用(一)

    使用 NumPy 让你 Python 科学计算更高效 为什么要用 NumPy 数组结构而不是 Python 本身列表 list? 另外 NumPy矩阵计算可以采用多线程方式,充分利用多核 CPU 计算资源,大大提升了计算效率。 当然除了使用 NumPy 外,你还需要一些技巧来提升内存和提高计算资源利用率。 ,可以直接通过 array 函数创建数组,如果是多重数组,比如示例里 b,那么该怎么做呢? 学习中,你重点要掌握就是对数组使用,因为这是 NumPy 和标准 Python 最大区别。 在 NumPy 中重新对数组进行了定义,同时提供了算术和统计运算,你也可以使用 NumPy 自带排序功能,一句话就搞定各种排序算法。

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    Numpy学习(四)

    我们今天继续学习一下Numpy 接着前面几次讲Numpy中还有一些标准运算 a = np.arange(3) print(a) print(np.exp(a)) print(np.sqrt(a)) exp表示求e幂次方,比如上面看到,e0次方为1,e2次方,2.7几,以此类推 我们可以看到,exp就是求e多少次方 而sqrt则表示根号,也就是进行开方运算 我们可以得到,0开方为0,1 我们可以对数据向下取整,那么需要使用np.floor函数 我们之前说过,可以用shape,函数将一个向量变换成矩阵 ravel,则是将一个矩阵变换成一个向量形式 变换成向量以后,我又想变换回矩阵 我们直接使用 使用vstack函数,将另个矩阵传入进去,即可将两个矩阵按照行方式进行拼接 上面这个方式是对行进行拼接 如果我们不想按照行方式进行拼接,使用方式进行,那么需要使用hstack函数 ? 今天学习,先到这里,明天我们继续学习Numpy 感觉各位阅读,欢迎点赞转发,感谢各位支持!!谢谢!!

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    Numpy学习(二)

    今天来继续学习一下Numpy使用 接着昨天内容继续 在Numpy中,我们如果想要进行一个判断使用“==” 我们来看下面的代码 vector = np.array([5,10,15,20,25]) vector == 10 表示是,当前array当中所有的元素都会进行判断 是否等于10 ? Numpy中也有与和或这样逻辑运算,比我我们要计算 vector = np.array([5,10,15,20,25]) equal = (vector == 10)&(vector==5) print 运行上述代码,我们可以将中间行5值,替换为10 接下来我们在讲下在Numpy中如何做类型转换 vector = np.array([5,10,15,20,25]) print(vector.dtype axis =1 为按照行方式进行求和,axis = 0 按照列方式进行求和 好,今天就先讲到这里,感谢各位阅读~~欢迎点赞转发!下次我们继续讲讲Numpy矩阵操作

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    Numpy学习(三)

    今天我们继续学习一下Numpy学习 废话不多说 ,开始讲 比如我们现在想创建一个0-14这样一个15位数组 可以直接写,但是很麻烦,Numpy中就给我们了一个方便创建方法 numpy中有一个arange 这里我们可以看到,我先打印了一下,np.arange(15)这个结果,产生一个0-1415位数组 然后我们将这个数据,变换成一个矩阵 可以使用reshape这个函数,将我们生成有序数组,按照规定方式变换成矩阵 将你数组点上shape,可以看到你矩阵是一个3行5列矩阵 这个shape也是我们在使用numpy中,经常需要用到一个函数 下面在讲一下另外一个函数 ndim,它意思是,查看你所造矩阵维度是多少 size这个函数,则是说明,我们当前矩阵大小是15 也就是矩阵有15个元素 接下来我们讲讲在Numpy中,矩阵初始化操作 np.zeros((3,4)) 这行代码,就将我们矩阵进行了初始化操作 每次加0.5,得到上面 矩阵 下面在说说,numpy一个产生随机数模块,也是比较常用模块,random模块 ?

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    numpy 简介

    NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组例程集合组成。    Numeric,即 NumPy 前身,是由 Jim Hugunin 开发。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。    NumPy 是一个运行速度非常快数学,主要用于数组计算。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵,以及许多用 C 语言实现底层函数。    NumPy 核心是数组(arrays),具体来说是多维数组(ndarrays)。 ---- ----

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    玩数据必备 Python Numpy 使用详解

    除了明显科学计算用途之外,Numpy还可以用作通用数据高效多维容器,定义任意数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据集成。 下面我们来写一些语句简单测试下Numpy。 ▲图2-7 在Notebook中引入Numpy 稍微解释下这条语句:通过import关键字将Numpy引入,然后通过as为其取一个别名np,别名作用是为了便于后续引用。 如果希望在创建Numpy矩阵时候强制规定一种类型,那么我们可以使用以下代码: np.zeros(10,dtype=int) 这样,返回结果在矩阵中数据就都是整型0了。 除此之外,Numpy还预置了很多函数,使用这些函数可以作用于矩阵中每个元素。

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    玩数据必备PythonNumpy使用详解

    除了明显科学计算用途之外,Numpy还可以用作通用数据高效多维容器,定义任意数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据集成。 下面我们来写一些语句简单测试下Numpy。 ▲图2-7 在Notebook中引入Numpy 稍微解释下这条语句:通过import关键字将Numpy引入,然后通过as为其取一个别名np,别名作用是为了便于后续引用。 如果希望在创建Numpy矩阵时候强制规定一种类型,那么我们可以使用以下代码: np.zeros(10,dtype=int) 这样,返回结果在矩阵中数据就都是整型0了。 除此之外,Numpy还预置了很多函数,使用这些函数可以作用于矩阵中每个元素。

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    numpy相关使用

    Numpy(Numerical Python简称)是高性能科学计算和数据分析基础包。它是我们课程所介绍其他高级工具构建基础。 一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小元组)和一个dtype(数组数据类型对象) 1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组 i + 4) # 选取特定子集,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为 官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码:https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网:https://www.scipy.org/ SciPy

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    科学计算Numpy——numpy.nd

    元素类型 对于ndarray结构来说,里面所有的元素必须是同一类型,如果不是的话,会自动向下进行转换。 ? 元素类型所占字节数 ? 数组维数 ? ? 元素个数 ? 数组维度 ? 指定数组中元素类型 ? 数组中元素类型转换 ?

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    pythonNumPy使用

    参考链接: Python中numpy.compress Numpy 主要用途是以数组形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作,而 Numpy 使这些操作变得简单! 所以专门学习记录一下numpy是十分有必要!  1、导  使用numpy只需要在使用之前导入它:  import numpy as np 2、创建数组  我们可以用numpy来创建一系列数组:  ### 通过直接给出数据创建数组,可以使用   ### 这些都是可以使用 Numpy 数据类型 np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位浮点数组成复数类型 # array([[1, 4, 7], [2, 13, 8]]) c.sort(axis=1) # array([[2, 4, 8], [1, 7, 13]]) ### 使用 Numpy 内置函数可以轻松完成数组处理

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    numpy使用

    主要是针对《利用python进行数据分析-第二版》进行第三次学习 将其中关于numpy和pandas部分代码进行整理 numpy import numpy as np my_arr = np.arange ,则同时会改变原来数组中值,属于是引用传递。 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切片 , 1.2322734 ]]) 花式索引 花式索引结果总是一维。 matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray) <matplotlib.image.AxesImage at 0x119c72e10> 重点:where方法使用

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    科学计算Numpy

    print (tmp) print (help(numpy.genfromtxt))  genfromtxt函数里穿了三个参数,分别是 要打开文档名称,分隔符,以什么类型存储  打印结果: ? 第一行输出是"tmp"这个变量类型,可以看到是个ndarray矩阵类型,然后下面输出是矩阵值,最后输出是genfromtxt这个函数帮助文档 array函数 import numpy vector ,下标同样从0开始  格式:变量名 = 矩阵名[:,y],取第y列上值,同理,[x,:]表示取第x行上所有值 ==运算 import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20 )#[True True False False] astype函数  astype函数是将矩阵中所有元素类型变为参数指定类型 import numpy vector = numpy.array( start,小于end一个公差为c等差序列 ndim和size变量 import numpy as np vector = np.arange(9) vector = vector.reshape

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    Numpy使用2

    上一个博客写到了numpy特性,如何安装以及功能初探。这一篇就讲讲numpy常用功能以及与其它python结合使用。 RGB (1920, 1200) JPEG # RGB图像 In [23]: im_numpy = np.asarray(im) # 把读入图片作为矩阵 In [24]: im_numpy.shape # 图片矩阵shape信息 Out[24]: (1200, 1920, 3) # 三维矩阵,每个分量是原始图片R、G、B信息 (3)使用内置函数创建 In [25]: array_n_dim 6]]) In [29]: array_n_numpy.dtype Out[29]: dtype('int64') # 现在数据类型是int64 In [30]: array_n_numpy.astype 是(2,5) 到此numpy基本信息已经介绍了,下篇继续写numpy其它特性

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    Numpy使用4

    上篇博客写到了numpy索引与切片,这篇博客介绍numpy一些数学统计上使用和如何结合numpy实现对结构化文本处理 通用函数 所谓通用函数(ufunc)就是指元素级别的数组函数,你可以将其看做简单函数其接受一个或者多个标量值 利用numpy进行数据处理 利用numpy强大数组(矩阵)能力,可以将很多数据处理问题转化为对数组处理问题 比如对一个数组将其中大于0值置为2,小于0置为-2,这个怎么做??? python一般做法是遍历,但是这存在性能问题,我们看看numpy是怎么做 利用numpy.where()可以简单做到,where()函数是if condition x else y矢量化版本 (delimiter)来读取结构化文本文件,这个我在博客Numpy使用1中介绍过,就不在多说了,需要可以去看看 其它特性还有些想关于线性代数方面的,这个大家自行百度。 其实存取结构化数据(类似于表结构)numpy并不是很好选择,之后我会写个介绍pandas博客,这个对各种表结构处理比numpy强大太多,numpy强大之处在于其n-dim array能力。

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    NumPy初步使用

    创建ndarray对象: import numpy as np np.array([1,2,3,4]) np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) 转换为list np.array ([1,2,3,4]).tolist() 获取ndarray对象基本信息:维数(ndim)、行列信息(shape)、数据存储类型(dtype) arr = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8 b a * 2 a * b a / 2 a / b # 平方 arr ** 2 # 点乘 np.dot(a, b) a.dot(b) np.sin(a) 深浅复制,赋值操作为浅复制,使用

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    Numpy使用3

    上一篇博客介绍了numpy几种初始化方式和numpy数据类型(dtype)和shape相关知识,这篇介绍numpy矩阵索引与切片 矢量化 numpy数组有一个很好特性就是支持vectorization ,大小相同数组做任何操作将在元素级别进行运算,这意味着我们可以像使用matlab那样对数据进行操作 In [46]: a = np.array([[1,2,4],[3,5,6]]) In [47]: [12, 25, 42]]) In [50]: a * a Out[50]: array([[ 1, 4, 16], [ 9, 25, 36]]) In [51]: 广播 numpy [ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5]]], dtype=int16) <3> 布尔型索引 numpy Out[83]: array([4]) ##############如果有多个选取条件,可以使用&\|这样表达 In [84]: mask = (f == 4) | (f == 6) In

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