一、NumPy 是什么NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。利用 Python 进行数据分析（一）简单介绍二、ndarray 是什么ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。三、
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2023-09-14 16:29:28
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一、数组和列表列表不存在维度问题，数组是有维度的np.array()把列表转化为数组问题：数组和列表的转化问题官方解释：二、代码实例分析（1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表)1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_ysub_f = []
index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16)
in
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2023-05-28 18:12:25
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Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 2 上一篇 Python 读书笔记：Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 1numpy中的ndarray与array的区别？np.array 只是一个便捷的函数，用来创建一个ndarray，它本身不是一个类。看看如下代码的输出：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])pr
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2023-05-28 16:41:05
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一、创建数组1、array
import numpy as np
np.array([1,2,3,4,5])
----------------
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
还可以使用此函数将pandas的df转为NumPy数组。
data={'小写':['a','b','c'],'大写':['A','B','C']}
df=pd.DataFrame(dat
函数调用方法：numpy.array(object, dtype=None)各个参数意义：object：创建的数组的对象，可以为单个值，列表，元胞等。dtype：创
原创
2022-07-13 18:10:15
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数组的四则运算 在numpy模块中,实现四则运算的计算既可以使用运算符号,也可以使用函数,具体如下例所示:#加法运算
import numpy as np
math = np.array([98,83,86,92,67,82])
english = np.array([68,74,66,82,75,89])
chinese = np.array([92,83,76,85,8
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2023-06-08 20:28:43
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一、Numpy的引入
1、标准的Python 中用列表(list)保存一组值，可以当作数组使用。但由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针。对于数值运算来说，这种结构显然比较浪费内存和CPU 计算
2、虽然Python 提供了array 模块，它和列表不同，能直接保存数值，但是由于它不支持多维数组，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
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2023-08-10 12:48:18
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1、创建数组 2、 与矩阵相关的函数3、与排序相关的函数4、 一元计算函数 5、 多元计算函数 6、 与文件读写相关的函数 7、与数组形状、属性相关的函数8、&nb
#%%
# 用于处理数组，大概可分为以下几类
"""
修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除
"""
#%% md
## 修改数组形状
#%%
"""
函数 描述
reshape 不改变数据的条件下修改形状
flat 数组元素迭代器
flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel 返回展开数组
"""
#%% md
### n
# Python np.array 去重实现流程
## 1. 简介
在Python中，NumPy是一个强大的科学计算库，提供了多维数组对象ndarray。如果我们想要对一个NumPy数组进行去重操作，可以使用np.unique()函数来实现。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python np.array去重的流程步骤，我们可以用表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-07-27 08:47:54
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最近在比较系统地学习一遍numpy的基础操作，感觉合并和分割中有一些小的问题可能在平时会遇到，于是决定用这种分享的方式记录下来，希望能够对大家也有所帮助。numpy array的合并： 一般来说在numpy中主要使用vstack() hstack() 或者concatenate()进行合并，下面我们依次来看这两种方法：import numpy as np #引入numpy并且简写为np
a
数组的合并import numpy as np
# 创建数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.ones((2, 2), dtype=np.int32)
print('arr1:\n', arr1)
print('arr2:\n', arr2)
print('*' * 100)
# 数组合并
# 向右合并----水平方向
# res = n
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2023-06-05 23:06:57
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## 实现"python中np.array自己跟自己相加"的步骤
为了实现"python中np.array自己跟自己相加"，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入必要的库和模块：我们需要导入numpy库来进行数组操作。
```python
import numpy as np
```
2. 创建数组：我们需要创建一个numpy数组。我们可以使用np.array()函数将列表转换为num
原创
2023-09-09 07:28:48
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拼接不会改变数组的维度，而堆叠会增加新的轴。一，拼接如果要把两份数据组合到一起，需要拼接操作。 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) 参数axis默认值是0，标识按照行来拼接，如果设置为None，那么所有的数组将展开为一维，并拼接在一起。对二维数组进行拼接 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
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2023-06-23 15:13:33
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np.array()和np.asarray()的区别 一、总结 一句话总结： 是否copy：主要区别在于 np.array （默认情况下）将会copy该对象，而 np.asarray 除非必要，否则不会copy该对象。 和array功能相关：y_train = np.asarray(train_la
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2020-10-06 15:38:00
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2019-02-01 00:13:00
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1. 生成数组所需格式不同 np.mat()可以从字符串或列表中生成。np.array()只能从列表中生成。 import numpy as np a = np.mat(data="1, 2; 3, 4") b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) print( ...
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2021-10-20 15:34:00
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NumPy 排序、条件刷选函数NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(n*log(n))~n/2是'heapsort'（堆排序）3O(n*lo
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2023-05-28 16:19:49
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Numpy 数学处理Numpy 是Python中科学计算的核心库，提供高性能多维度的数组阵列，还有处理这些数组的工具。Arrays 数组、阵列一个numpy数组是一个网格化的数值，数组是同样的类型，由一组非负整数索引。维数是数组的秩，数组的shape是一个整数元组，给出每个维度数组的大小。 我们可以通过嵌套的Python lists初始化numpy arrays，并用方括号访问每个元
方法一：使用set直接去重a=[2,2,1,3,1]
def quchong(arr):
return list(set(arr))
print(quchong(a))方法二：使用字典的key去重a=[2,2,1,3,1]
def quchong(arr):
a={}
a = a.fromkeys(arr)
return list(a)
print(
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2023-05-25 10:38:38
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