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Python数据分析之Numpy入门

对象，是一系列同类数据的集合，可以进行索引、切片、迭代操作。...permutation 返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的范围 shuffle 对一个序列就地随机排列 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn...for循环进行迭代，其次是使用迭代器 for循环对于一维数组是可以的，对于多维数组，迭代时相对于0轴完成的 如果使用嵌套循环，固然可以，然而太低效 此时使用flat方法可以将多维数组平铺为一维的迭代器...一个的矩阵是一个由行(row)列(column)元素排列成的矩形阵列 numpy.matlib.identity()函数返回给定大小的单位矩阵。...数组 b: ndarray数组 矩阵相乘：第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（ 2 x 1 + 1 x 1），得到结果矩阵左上角的那个值

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记一次关于对十亿行的足球数据表进行分区！

全世界每天玩的数百场游戏中的每一场都有数千行。在短短几个月内，我们应用程序中的 Events 表就达到了 50 亿行！ 通过了解足球专家如何查询数据，我们可以对数据库进行智能分区。...这是因为他们不希望一场比赛打得特别差或特别好，从而使他们的结果两极分化。我们无法预先生成聚合数据，因为我们必须对所有可能的组合进行此操作，这是不可行的。因此，我们必须存储所有数据并即时汇总。...但是这样做，我们发现绝大多数查询只涉及在 SeasonCompetition 中玩的游戏。这使我们确信我们是对的。所以我们用刚刚定义的方法对数据库中的所有大表进行分区。...优点 在最多包含 50 万行的表上运行查询比在 50 亿行的表上运行性能要高得多，尤其是在聚合查询方面。 较小的表更易于管理和更新。添加列或索引在时间和空间方面甚至无法与以前相比。...基于数据上下文的分区对性能的影响 现在让我们看看在新的分区数据库中执行查询时实现的时间改进。

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Numpy 简介

它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等...NumPy包的核心是ndarray对象。 它封装了python原生的同数据类型的n维数组，为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的。...例外情况：Python的原生数组里包含了NumPy的对象的时候，这种情况下就允许不同大小元素的数组。 NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。...ravel(a[, order]) 返回一个连续的扁平数组。 ndarray.flat 数组上的一维迭代器. ndarray.flatten([order]) 返回折叠成一维的数组的副本。

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【机器学习】--Python机器学习库之Numpy

这是因为NumPy能够直接对数组和矩阵进行操作，可以省略很多循环语句，其众多的数学函数也会让编写代码的工作轻松许多。...当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。...NumPy的数组类被称作 ndarray 。通常被称作数组。 常用的ndarray对象属性有： ndarray.ndim(数组轴的个数,轴的个数被称作秩)， ndarray.shape(数组的维度。...例如一个n行m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性)， ndarray.size（数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积） ndarray.dtype...i) 迭代多维数组是就第一个轴而言的： 如果想对每个数组中元素进行运算，我们可以使用flat属性，该属性是数组元素的一个迭代器: ?

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Numpy应用整理

np.copysign(a,b) #将b中各元素的符号赋值给数组a的对应元素 随机函数 np.random.rand(m,n) 生成m行v列[0,1)之间均匀分布的随机数 >>> np.random.rand...，如果想每次产生的随机数多是一样的，只要设置相同的随机数种子就可以 np.random.shuffle(a) 根据数组a的第一轴进行随机排列，改变数组a >>> a = np.random.standard_normal...0.39149656], [ 0.94883904, 0.06622621, -0.55604216, 0.4201526 , 0.93582474]]) permutation(a) 根据数组a的第一轴进行随机排列...我们创建 ndArray 的方式不同, 在这个连续空间上的排列顺序也有不同，我们采用不同方式进行读写的速度也会不同，使用了numpy后发现速度没有提升，多半的原因都是因为对数据的读写方式的问题。 ?...Numpy默认与C的存储方式相同，即按行排列，当然我们也可以指定numpy的内存存储方式，当存储方式确定后，再用对应的方法去读写数据，速度就会明显提升。

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总结numpy中的ndarray，非常齐全

ndarray.T: 将ndarray转置(行和列交换，行变成列，列变成行)。...对比上面的两次修改，reshape()和.T转换后数组的形状都是(3, 2)，但数据的排列方式不一样，reshape()修改的结果没有改变数据的先后顺序，.T的结果是将行变成列，列变成行。 2....的索引和切片与Python列表的方式相同，可以直接用列表的语法对ndarray进行索引和切片操作。...默认是对整个数组去重，返回一个一维数组。也可以使用axis参数指定按行还是按列去重。 七、ndarray的运算 1....第二个参数如果传入由指定分割点组成的可迭代对象，则按指定的分割点进行分割，分割点如果超出被分割数组的数据范围，超出部分返回空数组。

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Python 之 Numpy 框架入门

ndarray 中比较重要的属性如下： 属性 说明 ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量 ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列 ndarray.size 数组元素的总个数...ndarray 对象的内存信息 ndarray.real ndarray元素的实部 ndarray.imag ndarray 元素的虚部 ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素...numpy.empty 创建一个指定长度的空数组，但是不会对内存区域进行初始化，所以其被分配的内存区域可能已经有值。...主要排序函数如下： sort ：按照大小排序 argsort：它是沿指定轴的间接排序, lexsort：它是对多个键的间接稳定排序, searchsorted, 它将查找排序数组中的元素。...前面提到的代码，均是迭代逐个元素。 如果设置了 flags 参数，则可以迭代维。

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软件测试|Python科学计算神器numpy教程（二）

数组常用属性ndarray.shapeshape 属性的返回值一个由数组维度构成的元组，比如 2 行 3 列的二维数组可以表示为(2,3)，该属性可以用来调整数组维度的大小，示例如下：import numpy...上一篇文章已经介绍了，这个方法返回的是数组的维数，示例如下：import numpy as np#随机生成一个一维数组c = np.arange(24)print(c)print(c.ndim)#对数组进行变维操作...float, order = 'C')参数说明：shape：指定数组的形状dtype：数组元素的数据类型，默认值是值 floatorder：指数组元素在计算机内存中的储存顺序，默认顺序是“C”(行优先顺序...，而是带有随机值的数组，这些值没有任何意义numpy.zeros()numpy.zeros()创建元素均为 0 的数组，同时还可以指定被数组的形状，语法格式如下：numpy. zeros(shape,dtype...'> numpy.fromiter()把迭代对象转换为 ndarray 数组，其返回值是一个一维数组，语法如下：numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)参数说明

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Python---numpy的初步认识

ndarray(数组)基础属性函数（axis=0表述列, axis=1表述行）  .ndim：数组的维度值  .shape：数组的维度的尺度（简单说就是数组的形状）。...(list)：将列表转换为ndarray  np.arange(n)：创建多少到多少，步幅为多少的随机值的ndarray。 ...，以行的形式返回的 arr[:,:1] # 取第0列的数据，以列的形式返回的 # 取第一维的索引1到索引2之间的元素，也就是第二行  # 取第二维的索引1到索引3之间的元素，也就是第二列和第三列 arr...randint(low， high,（ shape）): 依shape创建随机整数或整数数组，范围是[ low, high）  seed(s) ： 随机数种子  shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列...，改变数组a  permutation(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列， 但是不改变原数组，将生成新数组  choice(a[, size, replace, p]) : 从一维数组a中以概率

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Python---numpy的初步认识

ndarray(数组)基础属性函数（axis=0表述列, axis=1表述行）  .ndim：数组的维度值  .shape：数组的维度的尺度（简单说就是数组的形状）。...(list)：将列表转换为ndarray  np.arange(n)：创建多少到多少，步幅为多少的随机值的ndarray。 ...，以行的形式返回的 arr[:,:1] # 取第0列的数据，以列的形式返回的 # 取第一维的索引1到索引2之间的元素，也就是第二行  # 取第二维的索引1到索引3之间的元素，也就是第二列和第三列 arr...randint(low， high,（ shape）): 依shape创建随机整数或整数数组，范围是[ low, high）  seed(s) ： 随机数种子  shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列...，改变数组a  permutation(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列， 但是不改变原数组，将生成新数组  choice(a[, size, replace, p]) : 从一维数组a中以概率

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NumPy 使用教程

而 NumPy 最核心且最重要的一个特性就是 ndarray 多维数组对象，它区别于 Python 的标准类，拥有对高维数组的处理能力，这也是数值计算过程中缺一不可的重要特性。 ...order：{'C'，'F'}，以行或列为主排列顺序。 下面，我们来了解创建 ndarray 的一些方法。...其实，它们是有区别的，区别在于对原数组的影响。reshape 在改变形状时，不会影响原数组，相当于对原数组做了一份拷贝。而 resize 则是对原数组执行操作。 ...我们实际获取的是[1,3]，也就是第2行和第4列对于的值8。以及[2, 4]，也就是第3行和第5列对于的值14。  那么，三维数据呢？ ...3.1 排序  我们可以使用 numpy.sort方法对多维数组元素进行排序。

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GitHub 热榜：这款 Python 工具火了，可对社群结构进行可视化、检测

这一次，功能是针对图聚类问题的社群结构进行检测、可视化。 ? 该项目的帖子在 reddit 上一经发布，就被顶到了 “机器学习板块” 的 榜首。 ?...它根据顶点的共享边将顶点排列成社群结构，也就是说，它将节点分为几个社群，每个社群之间共享很少的连接，但是同一社群的节点之间共享许多连接。...实现可视化，并进行颜色编码 利用 communities 将图进行可视化，将节点分到社群中并进行颜色编码，还可以选择深色或浅色背景、保存图片、选择图片的分辨率等等 。...，控制图像的分辨率； seed (int, optional (default=2))：随机种子。...； seed (int, optional (default=2))：随机种子。

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numPy的一些知识点

@ 或者 np.dot 来操作，没有除法，只有用 np.linalg.inv 对矩阵进行求逆矩阵操作 除此之外，np 也可以对 array 的每一列每一行都进行操作，比如求每一行或每一列的最大最小值，...代表其他维度都按默认全部切片 x[1,2,…] is equivalent to x[1,2,:,:,:], x[…,3] to x[:,:,:,:,3] and x[4,…,5,:] to x[4,:,:,5,:] 迭代默认是按照第一个维度进行迭代...，也就是一行一行输出，如果要想将 array 中的元素全部输出用 for element in array.flat 进行迭代。...，ndarray.resize，ndarray.ravel 等几个常用的进行变形的方法，其中 reshape 和 resize 的效果是一样的，不过 reshape 会返回一个新的 array ，而 resize...np.transpose 和 torch.premute 一样，都是对维度进行置换，只不过这个针对的是 numpy，permute 针对的是 tensor，在进行可视化的时候经常会用到这个函数，一般用法如下

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Numpy中的两个乱序函数

（本文的所有数组指的都是ndarray数组）、列表以及元组时，则对数组、列表以及元组中的元素值进行乱序排列； 无论实现哪种功能，permutation(x)函数最终返回的都是乱序后的数组。...； 第二个维度为axis1，表示沿着列方向； permulation(x)函数对第一个维度进行乱序，也就是axis0的行方向。...▲二维数组 沿着第一个维度进行乱序，沿着行方向进行乱序，我们将每一行都看成一个整体，每一个整体用相同颜色表示，不同整体用不同颜色进行区分。对第一个维度进行乱序，相当于对这些不同颜色的整体进行乱序。...，对其进行乱序相当于对这三个整体进行乱序，最终的乱序结果为b2 = array([[4, 5], [2, 3], [0, 1]])。...（因为乱序是随机的，有可能得到不同的乱序结果 ） random.shuffle(x) shuffle(x)函数中的参数 x 只能是数组或者列表（不能是元组）。

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