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• Numpy

  简单了解numpynumpy是一个开源的python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组，支持常见的数组和矩阵操作。 使用numpy需要先安装这个模块。 numpy使用 ndarray对象来处理多维数组，而且 ndarray中所有元素的类型都是相同的。 我们先来看看怎么创建一个 ndarray：import numpy as npnp.array(列表)注意:本文中所使用...

• numpy 入门

  参考链接： python中的numpy.arcsin1） 巧用 where函数 where函数是numpy的内置，也是一个非常有用的函数，提供了快速并且灵活的计算功能。 def f_norm_1(data, estimate): residule = 0 for row_index in range(data.shape):for column_index in range(data.shape): if data ! = 0:residule += (data - estimate) **...

• NumPy基础

  参考链接： python中的numpy.log1p文章目录一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5. 数组拼接和分裂 三、数组计算：通用函数四、聚合五、数组计算：广播六、比较、掩码和布尔逻辑1. 比较2. 操作布尔数组3. 将布尔数组作为掩码 七、花哨索引八、数组的排序import ...

• Numpy 常量

  参考链接： python中的numpy.isposinfnumpy包括几个常量：np.e、np.pi、 np.inf、 np.nan、np.ninf、np.pzero &np.nzero、np.euler_gamma、np.newaxis文章目录np.enp.pinp.infnp.nannp.ninfnp.pzero & np.nzeronp.euler_gammanp.newaxisnp.eexp : 指数函数日志：自然对数。 也称为欧拉的常数，自然对数的基础，纳皮尔...

• numpy.sqrt

  版权声明：本文为博主原创文章，遵循 cc 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails103131676numpy.sqrtnumpy.sqrt(x, , out=none, *, where=true, casting=same_kind, order=k,dtype=none, subok=true) = return the non-negative square...

• numpy.sort

  版权声明：本文为博主原创文章，遵循 cc 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails102456442numpy.sort(a, axis=-1, kind=none, order=none)return a sorted copy of anarray.parameters：a:array_likearray to be sorted.axis:int or none...

• Numpy 简介

  标准安装的python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。 这样为了保存一个简单的，需要有3个指针和三个整数对象。 对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和cpu计算时间。 numpy的诞生弥补了这些不足。 numpy是python中用来进行...

• numpy.array

  版权声明：本文为博主原创文章，遵循 cc 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails103126399numpy.array(object, dtype=none, copy=true, order=k, subok=false,ndmin=0)create an array.parameters: object : array_like an array...

• numpy.exp()

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• numpy.where

  版权声明：本文为博主原创文章，遵循 cc 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails102457048numpy.where(condition)return elements chosen from x or y depending oncondition.note：when only condition is provided,this function is a ...

• numpy.empty

  dtype : data-type, optional desired output data-type for the array, e.g,numpy.int8. default is numpy.float64. order :{‘c’, ‘f’}, optional, default: ‘c’ whether to store multi-dimensionaldata in row-major (c-style) or column-major (fortran-style) order in memory.returns: out :ndarray ...

• numpy.random

  gumbelnumpy.random.hypergeometricnumpy.random.laplacenumpy.random.logisticnumpyrandom.lognormalnumpy.random.logseriesnumpy.random.multinomialnumpy.random.multivariate_normalnumpy.random.negative_binomialnumpy.random.noncentral_chisquarenumpy.random.noncentral_fnumpy.random.normalnumpy.random...

• python-numpy

  # 常用库numpyimport numpy as nparray1 = np.array()print(array1) # array2 =np.array(, , , ,])print(array2) ]print(array1.shape) # (4,)显示列的数量print(array2.shape) # (2,2) 显示行,列print(array1.dtype) # int32print(array2.dtype) # float64 字符串类型是s1类型array2.astype(float)# 含有一个浮点...

• numpy.tile()

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• numpy.around

  如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置。 # -*- coding: utf-8 -*-@author:tz_zsimport numpy as np n = np.array() around1 = np.around(n)print(around1) #around2 = np.around(n, decimals=1)print(around2) # around3 =np.around(n, decimals=-1)print(around3) #...

• numpy.around

  版权声明：本文为博主原创文章，遵循 cc 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails102457572numpy.around(a, decimals=0, out=none)evenly round to the given number ofdecimals.parameters：a：array_likeinput data.decimals：int...

• numpy.unique

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• numpy.cumsum

  版权声明：本文为博主原创文章，遵循 cc 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails101756087numpy.cumsum(a, axis=none, dtype=none, out=none)return the cumulative sum ofthe elements along a given axis.parameters: a : array_like ...

• numpy.insert()

  numpy函数insert函数 numpy.insert可以有三个参数（arr，obj，values），也可以有4个参数（arr，obj，values，axis）： 第一个参数arr是一个数组，可以是一维的也可以是多维的，在arr的基础上插入元素 第二个参数obj是元素插入的位置第三个参数values是需要插入的数值第四个参数axis是指示在哪一个轴上对应的插入位置...

• numpy.linspace

  numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=true, retstep=false,dtype=none)在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 返回num均匀分布的样本，在。 这个区间的端点可以任意的被排除在外。 arangesimilar to linspace,but uses a step size (instead of the number of samples).arange使用的是步长，而不是样本的数量...