文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

图解NumPy：常用函数的内在机制

n 维数组的美丽之处是大多数运算看起来都一样，不管数组有多少维。但一维和二维有点特殊。本文分为三部分： 1. 向量：一维数组 2. 矩阵：二维数组 3....（其中 .5 会被舍掉） NumPy 也能执行基础的统计运算： NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大： Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比 在一维情况下，如果缺少...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...除了在二维或三维网格上初始化函数，网格也可用于索引数组： 使用 meshgrid 索引数组，也适用于稀疏网格。...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。

3.6K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

图解NumPy：常用函数的内在机制

n 维数组的美丽之处是大多数运算看起来都一样，不管数组有多少维。但一维和二维有点特殊。本文分为三部分： 1. 向量：一维数组 2. 矩阵：二维数组 3....二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...矩阵：二维数组 NumPy 曾有一个专门的 matrix 类，但现在已经弃用了，所以本文会交替使用「矩阵」和「二维数组」这两个术语。...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...另一种可以混合索引顺序的运算是数组转置。了解它可能会让你更加熟悉三维数组。

3.2K20

TensorFlow简介

它们就像TensorFlow用来处理数据的变量。每个张量都有一个维度和一个类型。 维度是指张量的行和列。您可以定义一维张量，二维张量和三维张量，关于张量详细使用我们将在后面看到。...类型是指张量元素的数据类型。 定义一维张量 为了定义张量，我们将创建一个NumPy数组或Python列表，并使用tf_convert_to_tensor 函数将其转换为张量。...我们将使用NumPy来创建一个这样的数组： import numpy as np arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20]) 结果显示了阵列的尺寸和形状。...三维张量 我们已经看到了如何处理一维和二维张量。现在，我们将处理三维张量。但这一次，我们不使用数字;，而使用RGB图像，其中每一幅图像都由x，y和z坐标指定。 这些坐标是宽度，高度和颜色深度。...(myimage,name='image') vars = tf.global_variables_initializer() 然后我们将使用这个  transpose 函数来翻转输入网格的0和1轴：

6.2K160

15 种最常用的 matplotlib 可视化图表（附 Python 源码）

基础图表 最简单的图表可以使用 pyplot 子库制作。...x 值：包含 x 坐标（横坐标）的列表或者数组 y 值：包含 y 坐标（纵坐标）的列表或者数组 代码： import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline...网格图表： ? 代码： plt.plot(y.cumsum()) plt.grid(True) # 添加网格线 plt.axis('tight') # 紧凑坐标轴 添加标签的图表： ?...（点击阅读原文，学习全部源码，下同） 二维数据子图： ? 二维数据子图： ? 线图/点图和柱状图结合： ? 散点图： ? 三维散点图： ? 直方图： ? 堆叠直方图： ? 箱形图： ?...Matplotlib 可以视为 Python 数据可视化的基准和主力，篇幅有限无法介绍 Matplotlib 的所有功能，希望大家多多动手，实践出真知。

1.1K10

NumPy入门指南(一) | Day1

今天我们开始数据分析第二期的课程啦~~~ 今明两天我们主要学习NumPy，NumPy是用Python做数据分析时不可或缺的一个库，想知道它怎么使用吗？快往下看吧！...NumPy介绍 NumPy(Numerical Python)是Python中一个非常重要的第三方库，用于快速处理任意维度的数组。NumPy支持常见的数组和矩阵操作。...： 我们继续使用reshape()函数，将一个一维数组，转化为二维和三维数组。...二维数组可以存放x和y轴(行和列)两个维度的信息，三维数组还可以增加一个z轴。...2.为什么要学习轴(axis): 有了轴的概念后，我们计算会更加方便，比如计算一个2维数组的平均值，必须指定是计算哪个轴方向上数值的平均值。 ?

1.2K30

从机器学习学python（四） ——numpy矩阵基础

从机器学习学python（四）——numpy矩阵基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、numpy中matrix 和 array的区别 Numpymatrices必须是2维的,...二、矩阵和数组的转换 数组转矩阵：A ＝ mat(s[]) ；矩阵转换数组：s[]＝ A.getA() 举例： s=[[4,2],[3,2],[3,1]] A =mat(s) A matrix([[4...1、T属性 主要是针对二维数组，二维数组的T属性即转置。例如b=a.T表示矩阵b是矩阵a的转置。 2、transpose() 对于高维数组，转置需要确定转置方式。...首先，矩阵的每个维度有个编号，从0开始编号，例如三维矩阵，则三个维度的编号分别是0、1、2。 a.transpose(0,1,2)即为a，表示a没有转置。...a.transpose()则等价于a.transpose(2,1,1)，表示完全的转置。而例如a.transpose(0,2,1)表示第三维和第二维进行的转换。

1.5K70

与机器学习算法相关的数据结构

因此，最常见的类型将是一维和二维类型，分别对应于向量和矩阵，但是你偶尔会遇到三维或四维数组，它们要么用于较高的等级，要么用于对前者的示例进行分组。...许多科学编程语言，如Matlab、InteractiveDataLanguage(IDL)和带有Numpy扩展的Python，主要用于处理向量和矩阵。...在需要无限扩展数组的情况下，可以使用可扩展数组，如C++标准模板库(STL)中的向量类。Matlab中的常规数组具有类似的可扩展性，可扩展数组是整个Python语言的基础。...这是一个O(n)操作，其中n是数组的大小，但由于它只是偶尔发生，所以将一个新值添加到末尾的时间实际上会被分解为常数时间O(1)。它是一个非常灵活的数据结构，具有快速平均插入和快速访问。...左子节点中的值始终小于父节点中的值，而父节点中的值又小于右子节点中的值。因此，二叉树中的数据被自动排序。插入和访问在O（log n）平均有效。与链表一样，它们很容易转换为数组，这是树排序的基础。

2.4K30

NumPy 初学者指南中文第三版：11~14

在 Windows 上安装：从 Pygame 网站下载适用于您正在使用的版本的 Python 的二进制安装程序。...array2d()函数将像素复制到二维数组中（对于三维数组也有类似的功能）。...pygame.draw.polygon(screen, (255, 0, 0), point) 给定表面，颜色（在这种情况下为红色）和点列表，此函数绘制多边形 OpenGL 和 Pygame OpenGL 为二维和三维计算机图形指定了...最初的生命游戏是基于一些基本规则。 我们从二维正方形网格上的随机配置开始。 网格中的每个单元可以是死的或活着的。 此状态取决于小区的邻居。 您可以在这个页面上详细了解规则。...它存储在一个元组中 第 3 章，熟悉常用函数 小测验 - 计算加权平均值 哪个函数返回数组的加权平均值？

3K10

基于matplotlib的2D3D抽象网格和能量曲线绘制程序

blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近在写文章需要绘制一些一维的能量曲线(energy profile)和抽象的二维和三维的网格来表示晶体用来描述自己的算法...绘制抽象的二维网格结构 catplot提供了丰富的接口用来定制所需要的任何二维网格并进行周期性扩展，如下图是一个通过当个重复单元扩展出来的抽象(100)晶面的二维网格结构: ? 2....绘制抽象的三维网格结构 同理只不过这次是在三维画布中进行绘制并进行重复单元的周期性扩展，扩展的效果如下图: ? 3. 通过插值算法实现绘制”顺滑”的energy profile ?...绘制二维和三维抽象网格 晶格中的原子和键在catplot中被抽象成图中的node和edge，这样我们就可以通过创建图中的node和edge的方式搭建我们网格的重复单元，之后可以通过重复单元的扩展方法来将其扩展成...绘制三维网格 绘制三维网格，catplot中我都写了与二维绘制中相对应的类和接口，这里就不赘述了，可以参考项目中的examples: https://github.com/PytLab/catplot/

1.4K70

JAX-MD在近邻表的计算中，使用了什么奇技淫巧？（一）

哈希乘子 在JAX-MD的源码中称之为哈希常量，我们可以先简单的描述下这个乘子的作用场景：在前面介绍的打格点算法中，每一个原子会获得1个格点的编号，如果是在三维空间，这个编号中会包含3个元素，分别对应...比如一个 的网格，其中 号网格就会被编码成第0个网格，第 号网格会被编码成第10个网格，第 号网格会被编码成第100个网格。...换句话说，要实现这个三维到一维的转化，每一个维度都会带有不同大小的权重，这个权重值，就是我们所谓的哈希乘子： one = jnp.array([[1]], dtype=i32) cells_per_side...我们很难在python之中去高效的处理循环，尽可能是直接使用numpy和jax所集成的操作，而这些操作的对象都要求维度上的统一，因此我们需要一个padding的操作，保障每一个原子的近邻表size一致。...在算法中我们知道，对于一个有序的数组的搜索复杂性是 的。

2K20

python的中的numpy入门

Python中的NumPy入门在Python中，NumPy是一个强大的数值计算库。它提供了高性能的多维数组对象和各种计算函数，是进行科学计算和数据分析的重要工具。...本文将介绍NumPy的基本概念以及如何使用它进行数组操作和数学运算。1. 安装NumPy要使用NumPy，首先需要在Python环境中安装它。可以使用pip包管理工具进行安装。...code[1 2 3 4 5]同样，可以创建二维、三维等多维数组。...数组索引和切片NumPy允许使用索引和切片来访问数组元素，与Python的列表类似。...(arr[1:4]) # 切片取出第二个到第四个元素输出结果为：plaintextCopy code1[2 3 4]对于多维数组，可以使用逗号分隔的索引和切片来访问特定的元素或子数组。

31120

Python数据分析之Numpy入门

重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。...numpy具有以下三大特点 拥有n维数组对象 拥有广播功能 拥有各种科学计算API 2、安装numpy numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装 pip...产生正态分布（平均值为0，标准差为1）的样本值，类似于MATLAB接口 binomial 产生二项分布的样本值 normal 产生正态（高斯）分布的样本值 beta 产生Beta分布的样本值 5、数组维度...例如， x2.reshape(1,2,3)是将二维数组转换成三维数组，参数个数代表要转换的维度，参数数字从左到右分别表示0轴、1轴、2轴的元素数量 import numpy as np # 创建二维数组..., 2, 3], [4, 5, 6]]]) ''' 9、数组索引和切片操作 numpy一维数组的索引和切片操作类似python列表 例如取一维数组前三个元素 import numpy

3.1K30

超全！40000字 Matplotlib 实战

('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x,...最容易用来准备这种网格数据的是np.meshgrid函数，可以将两个一维的数组构造成一个二维的网格： x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40...plt.hexbin有许多有趣的参数，包括能对每个点设置权重和将每个桶的输出数据结果改为任意的 NumPy 聚合结果（带权重的平均值，带权重的标准差等）。...因此，plt.subplots在这种情况下是一个合适的工具（注意末尾有个 s）。这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们在一个 NumPy 数组中返回。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for

7.8K30

收藏！！！学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x,...最容易用来准备这种网格数据的是np.meshgrid函数，可以将两个一维的数组构造成一个二维的网格： x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40...plt.hexbin有许多有趣的参数，包括能对每个点设置权重和将每个桶的输出数据结果改为任意的 NumPy 聚合结果（带权重的平均值，带权重的标准差等）。...因此，plt.subplots在这种情况下是一个合适的工具（注意末尾有个 s）。这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们在一个 NumPy 数组中返回。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for

8K20

学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x,...最容易用来准备这种网格数据的是np.meshgrid函数，可以将两个一维的数组构造成一个二维的网格： x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40...plt.hexbin有许多有趣的参数，包括能对每个点设置权重和将每个桶的输出数据结果改为任意的 NumPy 聚合结果（带权重的平均值，带权重的标准差等）。...因此，plt.subplots在这种情况下是一个合适的工具（注意末尾有个 s）。这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们在一个 NumPy 数组中返回。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for

10.7K11

40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x,...最容易用来准备这种网格数据的是np.meshgrid函数，可以将两个一维的数组构造成一个二维的网格： x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40...NumPy 聚合结果（带权重的平均值，带权重的标准差等）。...因此，plt.subplots在这种情况下是一个合适的工具（注意末尾有个 s）。这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们在一个 NumPy 数组中返回。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for

7.9K30

11种 Matplotlib 科研论文图表实现 ！！

('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x, y):...最容易用来准备这种网格数据的是 np.meshgrid 函数，可以将两个一维的数组构造成一个二维的网格： x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5,...NumPy 聚合结果（带权重的平均值，带权重的标准差等）。...因此，plt.subplots 在这种情况下是一个合适的工具（注意末尾有个 s）。这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们存储在一个 NumPy 数组中返回。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for

14810
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券