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

由于数组可能是多维的，因此必须为数组的每个维度指定一个切片： import numpy as np # 创建一个 3x4 的二维数组 a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8...整数数组索引的一个有用技巧是选择或修改矩阵中每一行的一个元素： import numpy as np # 创建一个新数组，我们将从中选择元素 a = np.array([[1,2,3], [4,5,6...例如，假设希望将一个常量向量加到矩阵的每一行，可以这样做： 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],...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],...看看这个使用广播功能的版本： 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

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NumPy基础

>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。...另外还有一些操作，在NumPy中能够简单的完成，比如在每个元素上乘以常量2,可以写成： >>> pp * 2 array([2, 4, 6]) 对每个元素平方，这在K-近邻算法中用到： >>> pp *...比如strides值为(10, 1)意味着前进1个字节获得下一列的数据，而前进10个字节定位到下一行数据。...print(my_2d_array.strides) (32, 8) NumPy中也支持多维数组，多维数组中的元素也可以像列表中一样访问： >>> jj = np.array([[1, 2, 3],...[1, 1, 1]]) >>> jj[0] array([1, 2, 3]) >>> jj[0][1] 2 也可以用矩阵方式访问： >>> jj[0, 1] 2 创建数组 我们可以从列表，通过np.array

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    快速入门numpy

    import numpy as np #　切片：和Python列表类似，numpy数组也可以使用切片语法。 # 由于数组可能是多维的，因此必须为数组的每个维指定切片。...print(np.array([a1[0, 0], a1[1, 1], a1[2, 0]])) # 布尔型数组访问：布尔型数组访问可以让你选择数组中任意元素 # 这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素...# 把一个向量加到矩阵的每一行，可以这样做 import numpy as np x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) v = np.array([1, 0...vv，就能直接运算 y = x + v #　使用广播将v添加到x的每一行 print(y) # 广播机制例子 # 1.计算向量的外积 v = np.array([1,2,3]) # v 的shape...8 10] # [12 15]] print(np.reshape(v, (3, 1)) * w) # 2.向矩阵的每一行添加一个向量 x = np.array([[1,2,3], [4,5,6

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    快速入门 Numpy

    import numpy as np #　切片：和Python列表类似，numpy数组也可以使用切片语法。 # 由于数组可能是多维的，因此必须为数组的每个维指定切片。...print(np.array([a1[0, 0], a1[1, 1], a1[2, 0]])) # 布尔型数组访问：布尔型数组访问可以让你选择数组中任意元素 # 这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素...# 把一个向量加到矩阵的每一行，可以这样做 import numpy as np x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) v = np.array([1, 0...vv，就能直接运算 y = x + v #　使用广播将v添加到x的每一行 print(y) # 广播机制例子 # 1.计算向量的外积 v = np.array([1,2,3]) # v 的shape...8 10] # [12 15]] print(np.reshape(v, (3, 1)) * w) # 2.向矩阵的每一行添加一个向量 x = np.array([[1,2,3], [4,5,6

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    科学计算工具Numpy

    dot既可以作为numpy模块中的函数，也可以作为数组对象的实例方法 import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.array([[5,6...我们经常有一个较小的数组和一个较大的数组，我们希望多次使用较小的数组来对较大的数组执行某些操作。 例如，假设我们想要向矩阵的每一行添加一个常量向量。...在一个数组的大小为1且另一个数组的大小大于1的任何维度中，第一个数组的行为就像沿着该维度复制一样 以下是广播的一些应用： import numpy as np # Compute outer product...图像具有形状(400、248、3); #我们将它乘以形状(3，)的数组[1,0.95,0.9];numpy广播意味着红色频道不变，并将绿色和蓝色通道分别乘以0.95和0.9分别。...import pdist, squareform #创建以下数组，其中每一行是二维空间中的一个点: x = np.array([[0, 1], [1, 0], [2, 0]]) print(x)

    3.2K30

    Python的常用库的数组定义及常用操作

    Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray...，又或者是想将两个数组元素相加，却没注意到它们都是list（列表），写成了list1+list2，结果变成了两个列表的合并。。。...由于我自己也总是记混，经常debug到写过格式的情况，这里就索性把它们都写下来做一个备忘吧~ 1、numpy库 import numpy as np a = [1, 2, 3] # 创建数组 b =...(c,axis=-1) # 在数组k的最右侧增加一个维度 k4 = np.expand_dims(c,axis=2) # 在数组k的index=2处增加一个维度 k5 = k % 3 # 求除以3的余数...(condition,x,y) # 条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值

    1.3K20

    利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

    我们可以使用Numpy提供的函数创建数组，例如import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)运行结果如下索引和切片通过索引和切片操作...例如，可以对数组进行加减乘除、求幂、取余等运算a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])print(a + b) # 数组相加print(a * 2)...# 数组乘以常数print(np.sin(a)) # 三角函数运算运行结果如下广播Numpy的广播功能使得对不同形状的数组进行运算变得简单。...当两个数组的形状不同时，Numpy会自动调整数组的形状，使它们能够进行元素级别的运算a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.array([1, 2, 3])...每个值都有一个与之关联的索引，它们以0为起始。Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame？

    28020

    numpy与pandas

    的基础学习"""# numpy属性import numpy as nparray1 = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) # 定义一个数组print...) # size属性为总元素个数""""""# numpy的创建arrayimport numpy as npa = np.array([2,3,4]) # ar ray来创建一维数组，数组与列表不同：...数组没有逗号分割a2 = np.array([2,3,4],dtype = np.int) # 定义数组类型为整型np.int32,还有np.floatprint(a2.dtype)a3 = np.array...(1,10,5) # 将1到10取等距离的5个点，1为起点，10为终点""""""# numpy的基础运算# 轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸...，若一个是矩阵，另一个是数，就是矩阵中的每个元素乘以这个数c_dot = np.dot(d,e) # 线性代数中矩阵乘法，还可以这么写：c_dot = a.dot(b)；dot 函数用于矩阵乘法，对于二维数组

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    软件测试|Python科学计算神器numpy教程（七）

    首先，我们需要导入NumPy库：import numpy as np接下来，我们可以创建一个NumPy数组：arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]...])现在，我们有一个形状为（3，3）的二维数组arr。...例如，要遍历数组的每一行，我们可以使用nditer函数：按行输出数组for row in np.nditer(arr): print(row)---------------输出结果如下：[1 2...例如，假设我们想将数组中的每个元素都乘以2，我们可以使用索引访问数组的每个元素并进行修改：for i in range(arr.shape[0]): for j in range(arr.shape...例如，要将数组中的每个元素都乘以2，我们可以直接使用NumPy提供的乘法运算符：arr *= 2这将使用广播（broadcasting）功能自动将乘法运算应用于数组的每个元素，而无需显式编写循环。

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    NumPy中einsum的基本介绍

    举一个函数的一个小例子，这里有两个数组，我们想要逐个元素相乘，然后沿轴1（数组的行）求和： A= np.array([0,1,2]) B= np.array([[0, 1, 2, 3],...首先要注意的是我们需要reshapeA，这样我们在乘B时才可以广播（就是说，A需要是列向量）。然后我们可以用B的第一行乘以0，第二行乘以1，第三行乘以2。...我们要相乘的两个数组是： A= np.array([[1,1,1], [2,2,2], [5,5,5]]) B= np.array([[0,1,0...要了解输出数组的计算方法，请记住以下三个规则： 在输入数组中重复的字母意味着值沿这些轴相乘。乘积结果为输出数组的值。 在本例中,我们使用字母j两次：A和B各一次。这意味着我们将A每一行与B每列相乘。...这只在标记为j的轴在两个数组中的长度相同（或者任一数组长度为1）时才有效。 输出中省略的字母意味着沿该轴的值将相加。 在这里，j不包含在输出数组的标签中。

    12.2K30

    数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

    所有这些都是完成类似任务的方法：对列表或数组中的值排序。例如，简单的选择排序重复查找列表中的最小值，并进行交换直到列表是有序的。...X 的每一行 np.sort(X, axis=1) ''' array([[3, 4, 6, 6, 7, 9], [2, 3, 4, 6, 7, 7], [1, 2, 4,...np.partition接受一个数组和一个数字K；结果是一个新数组，最小的K个值在分区左边，任意顺序的剩下的值在右边： x = np.array([7, 2, 3, 1, 6, 5, 4]) np.partition...回想一下，两点之间的平方距离是每个维度的平方差的总和；使用由 NumPy 提供的，高效广播（“数组计算：广播”）和聚合（“聚合：最小值，最大值和之间的一切”）的例程，我们可以在一行代码中计算平方距离矩阵...如果我们只是对最近的k个邻居感兴趣，我们所需要的就是对每一行进行分区，以便最小的k + 1个平方距离首先出现，更大的距离填充数组的剩余位置。

    1.8K10

    数据可视化：认识Numpy

    import numpy as np #创建一个整数列表 a = [1, 2, 3] b= np.array(a) print(b.dtype) # int32转成int64 b = np.array(...一维数组本质上一个相同类型数据的线性集合，每个元素都只带有一个下标，而二维数组中每个元素都是一个一维数组，本质就是以数组作为数组元素的数组。每个元素会有两个下标，表示几行几列。...import numpy as np #从1到10，步长为2的数组 a = np.arange(1, 10, 2) print(a) #从1到10，步长为4的数组 b = np.arange(1, 10...(axis=0)) print("b数组1轴(每一行)最小值：") print(b.min(axis=1)) #代码运行结果： b数组0轴(每一列)最小值： [3 1 2] b数组1轴(每一行)最小值：...(axis=0)) print("b数组1轴(每一行)最小值：") print(b.min(axis=1)) #代码运行结果： b数组0轴(每一列)最小值： [3 1 2] b数组1轴(每一行)最小值：

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    在 Python 中集成一个 Hermite 系列

    如果 c 是多维的，则不同的轴对应于 不同的变量，每个轴中的度数由相应的索引给出。 第二个参数 m 是积分阶数，必须为正数。（默认值：1）。第三个参数 k 是一个积分常量。...lbnd 处的第一个积分的值是列表中的第一个值，即 LBND 处第二个积分的值是第二个值，依此类推。如果 k == []（默认值），则所有常量均为 设置为零。...如果 m == 1，则可以给出单个标量而不是列表。 第 4 个参数 lbnd 是积分的下限。（默认值：0）。第 5 个参数 scl 是一个 标量。每次积分后，结果乘以 scl 后积分常数为 添加。...步骤 首先，导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 创建系数数组 − c = np.array([1,2,3...coefficients c = np.array([1,2,3]) # Display the array print("Our Array...

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    NumPy学习笔记—(33)

    ： x = np.array([2, 1, 4, 3, 5]) i = np.argsort(x) print(i) [1 0 3 2 4] 结果的第一个元素是数组中最小元素的序号，第二个元素是数组中第二小元素的序号...[0, 1, 4, 5, 5, 9]]) 必须注意的是，这样的排序会独立的对每一行或者每一列进行排序。...NumPy 提供了np.partition函数来完成这个任务；结果会分为两部分，最小的K个值位于结果数组的左边，而其余的值位于数组的右边，顺序随机： x = np.array([7, 2, 3, 1,...= np.argpartition(dist_sq, K + 1, axis=1) 为了展示最近邻的网络结构，我们在图中为每个点和它最近的两个点之间连上线： plt.scatter(X[:, 0],...X[:, 1], s=100) # 为每个点和它最近的两个点之间连上线 K = 2 for i in range(X.shape[0]): for j in nearest_partition

    2.3K20

    机器学习速查笔记-Numpy篇

    numpy np.unique(A) 对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表 A = [1,1,2,3,4,4,5,5,6] a...replace : 布尔参数，可选参数 (决定采样中是否有重复值) p :一维数组参数，可选参数 (对应着a中每个采样点的概率分布，如果没有标出，则使用标准分布。)..., [20, 21, 22, 23, 24]]) numpy.mean() 计算矩阵均值 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数...np.mean(a, axis=1) # 计算每一行的均值 # array([ 1.5, 3.5]) np.var（） 计算方差 In [32]: np.var([6, 8, 10, 14, 18...1, 1]) # 0为False，所以第一个输出-1 一个参数np.where(arry)：输出arry中‘真’值的坐标(‘真’也可以理解为非零)>>> a = np.array([2,4,6,8,10

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    机器学习三剑客之NumpyNumpy计算(重要)

    Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组属性 数组元素个数...]) # 求每一列的最大值(0表示列) print("每一列的最大值为:") result = np.amax(stus_score, axis=0) print(result) print("每一行的最大值为..., axis=0) print(result) # 求每一行的最小值(1表示行) print("每一行的最小值为:") result = np.amin(stus_score, axis=1) print...= np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]) # 求每一行的方差(0表示列) print("每一列的方差:") result...= np.std(stus_score, axis=0) print(result) # 求每一行的方差(1表示行) print("每一行的方差:") result = np.std(stus_score

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