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numpy库reshape用法详解

a:array_like 要重新形成的数组。 newshape:int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数,则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下,从数组的长度和其余维度推断该值。 order:{‘C’,’F’,’A’}可选 使用此索引顺序读取a的元素,并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。’C’意味着使用C样索引顺序读取/写入元素,最后一个轴索引变化最快,回到第一个轴索引变化最慢。’F’意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素,第一个索引变化最快,最后一个索引变化最慢。注意,’C’和’F’选项不考虑底层数组的内存布局,而只是参考索引的顺序。’A’意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素,如果a 是Fortran 在内存中连续的,否则为C样顺序。

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《利用Python进行数据分析·第2版》 附录A NumPy高级应用A.1 ndarray对象的内部机理A.2 高级数组操作A.3 广播A.4 ufunc高级应用A.5 结构化和记录式数组A.6 更多

在这篇附录中,我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节,和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节,不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块(可以是连续或跨越)解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样,数据类型(dtype)决定了数据的解释方式,比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图(strided view)。你可能想知道数组视图arr[

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Python数据分析(中英对照)·Introduction to NumPy Arrays NumPy 数组简介

NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象,是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型,用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同,NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型,这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下,元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句,如果你对矩阵不太熟悉,别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下,如果我们想在向量中有五个元素,我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin

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