学习python也有一段时间了，之前一直在忙，也一直没时间整理自己的学习记录，这几天自己挤出了一点时间，整理了一些自己的学习记录也希望自己能继续学习下去，也算是督促自己吧！在这个学习的过程，自己发现好像真的喜欢上了python，人生苦短，我用python，下一步，要开始实际的清洗和实现数据的可视化！这篇文章是我在网上找到的一个numpy 和pandas的练习。网址如下https://w
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2024-08-24 22:17:18
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基础 — Numpy 入门70题 目录基础 — Numpy 入门70题一、预储备知识点二、未理解题目（1）034 如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？（2）054 如何使用 NumPy 对数组中的项进行排序？（3）055 如何使用 NumPy 对多维数组中的项进行排序？（4）063 如何在一个 1 维数组中找到所有的局部极大值（peak）？（5）069 如何在不规则 NumP
# 用Python中的Numpy进行科学计算
Numpy是Python中一个强大的库，专门用于数值计算和数组操作。其优越的性能和便捷的API，使其成为科学计算、数据分析和机器学习等领域的首选工具。
## Numpy基本概念
Numpy的核心是其ndarray对象，代表一个多维数组。在Numpy中，数组的计算通过向量化实现，这不仅提高了效率，还使代码更加简洁。
### 安装Numpy
在使
目录Numpy 100道练习题知识点总结打印numpy配置 `np.show_config`数组大小、元素个数、元素比特数查询numpy函数的文档 `np.info`获取范围数组 `np.arange`切片操作数组中非零元素的坐标 `np.nonzero`矩阵填充 `np.pad`对角矩阵 `np.diag`获取多维形式下标 `np.unravel_index`数组复制 `np.repeat`和
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2023-10-14 07:15:07
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目录Pandas优化1 迭代器使用itertuples() 和iterrows() 循环Pandas优化1 迭代器使用itertuples() 和iterrows() 循环实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。.itertuples为每一行产生一个namedtup
# Python NumPy 语法面试题解析
NumPy是Python科学计算的核心库，广泛应用于数据分析、机器学习及科学计算中。在面试中，NumPy相关的语法问题常常成为一项考察重点。本文将通过几个常见的面试题，并结合代码示例进行详细讲解，帮助读者更好地理解NumPy的基础概念和用法。
## 1. 创建数组
创建NumPy数组是最基本的操作之一。可以通过`np.array()`、`np.z
原创
2024-09-16 03:22:04
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目录：一.python如何安装第三方包二.Numpy的语法三.Pandas的语法四.Matplotlib的语法五.Sklearn的语法六.大数据组件的知识七.Linux的基本命令八.Excel九.SQL十.统计概率十一.机器学习十二.python中函数的参数一.python如何安装第三方包import numpy as np1.pycharm中以点击的方式安装2.Anaconda环境下，先cond
前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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NumPy作为Python数据分析领域的基石库，其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试中与NumPy相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1. 数组创建与属性面试官可能会询问如何创建NumPy数组，以及其基本属性（如形状、维度、数据类型）。准备以下示例：pytho
原创
精选
2024-04-19 22:12:51
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NumPy作为Python数据分析领域的基石库，其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试中与NumPy相关的常见问题、易错点，
原创
2024-05-17 00:12:39
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精通NumPy是成为一名合格Python数据分析师的必备条件。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的NumPy基础和出色的数据处理能力。持续实践与学习，不断提升您的NumPy技能水平，必将助力您在数据分析职业道路上稳步前行。
原创
2024-04-24 10:21:48
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一、python NumPy教程1.简介NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。2.NumPy Ndarray对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。（可以用来组织矩阵）1）创建Nda
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2023-08-28 15:56:48
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numpy中matmul的使用简介： numpy.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积。当两个数组都是二维数组的时候，就是数学上的两个矩阵的乘积。例如：import numpy.matlib
import numpy as np
a = [[1,0],[0,1]]
b = [[4,1],[2,2]]
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2023-06-20 16:14:06
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argsort函数argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值Examples--------One dimensional array:一维数组>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])Two-dimensional array:二维数组
>>> x = n
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2023-06-26 11:59:19
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Numpy是应用Python进行科学计算时的基础模块。它是一个提供多维数组对象的Python库，除此之外，还包含了多种衍生的对象（比如掩码式数组(masked arrays)或矩阵）以及一系列的为快速计算数组而生的例程，包括数学运算，逻辑运算，形状操作，排序，选择，I/O，离散傅里叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。Numpy库中最核心的部分是ndarray 对象。它封装了同构数据类
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2024-05-17 20:43:19
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目录Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？1.深拷贝--np.copy()深拷贝的特点：2.浅拷贝浅拷贝的特点：3.视图view()Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？所谓拷贝，就是赋值。把一个变量赋给另外一个变量，就是把变量的内容进行拷贝。把一个对象的值赋给另外一个对象，就是把一个对象拷贝一份。1.深拷贝--np.copy()通过”深拷贝“得到的变量互不干扰，其中一个变量的值改
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2024-01-08 15:02:14
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NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处
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2018-03-20 16:37:00
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2020-01-29 22:47:00
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Python 的 NumPy 库是科学计算领域的核心工具，提供了高效的多维数组操作和数学函数。以下是关于 NumPy 的全面解析，涵盖基础功能、高级用法及实际应用场景。一、NumPy 简介核心功能
• 多维数组对象（ndarray）：支持高效存储和操作大型矩阵，内存连续且类型统一，比 Python 原生列表快数十倍。• 数学函数库：包含线性代数、傅里叶变换、随机数生成等算法。• 广播机制：自动扩展
文章目录一、创建numpy的数组（矩阵）1 np.array()2 np.asarray()3 生成某一个值的特定矩阵4 创建等步长数组5 使用随机的方法创建数组二、numpy array 的基本属性和操作1 基本属性2 数据访问方法3 数组形状改变三、numpy数组合并和分割1 合并操作2 分割操作四、numpy 相关运算1 Universial Function2 矩阵运算3 向量和矩阵的运
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2024-05-10 19:00:21
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