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Numpy迭代行

是指使用Numpy库进行数组操作时，对数组的行进行迭代处理的过程。

Numpy是Python中用于科学计算的重要库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在处理大规模数据和进行数值计算时，Numpy可以提供快速、高效的计算能力。

迭代行是指对Numpy数组中的每一行进行遍历和操作的过程。通过迭代行，我们可以对数组中的每一行进行逐行处理，进行各种计算、转换、筛选等操作。

Numpy迭代行的优势在于其高效的计算能力和灵活的操作方式。通过迭代行，我们可以方便地对数组中的每一行进行处理，无论是进行数值计算、数据转换还是筛选操作，都可以通过简洁的代码实现。

应用场景：

数据分析和处理：在数据科学和机器学习领域，经常需要对大规模数据进行处理和分析。通过迭代行，可以方便地对数据进行逐行处理，进行统计、聚合、筛选等操作。
图像处理：在图像处理中，经常需要对图像的每一行进行处理，例如图像滤波、边缘检测等操作。通过迭代行，可以高效地对图像进行处理。
数值计算：在科学计算和工程计算中，经常需要对矩阵和向量进行计算。通过迭代行，可以方便地对矩阵的每一行进行计算，例如矩阵乘法、求和等操作。

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numpy学习笔记 - numpy常用函

Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018 @author: Dev """ import numpy as np import random # 常用函数 arr = np.arange...arr.sum(axis=0) arr = np.arange(9).reshape(3, 3) arr.cumsum(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：关于numpy...[-1, 7], [8, 9]]) x.dot(y) # 矩阵的乘法 np.dot(x, y) np.dot(x, np.ones(3)) np.random.seed(12345) from numpy.linalg...normalvariate # normalvariate(mu,sigma) # mu: 均值 # sigma: 标准差 # mu = 0, sigma=1: 标准正态分布 # 比较纯Python与numpy

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numpy通用函数快速的逐元素数组函数，也可以称为ufunc，对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数一元通用函数函数名描述 abs、fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根，等同于arr...fmax 求相应最大值，fmax忽略NaN minimum、fmin 求相应最小值，fmin忽略NaN mod 求模 copysign 将第二个数组中的元素的符号复制给第一个数组的元素 import numpy

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