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
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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最近看了《利用Python进行数据分析》，又复习了一下Numpy里的一些操作，做一些基本函数使用的总结，避免后面忘了又瞎找，提高效率。 一、 数组生成 创建数组 # 1. 一维数组
import numpy as np
num = [ 1,2,3,4,
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2023-07-06 22:10:57
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什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。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
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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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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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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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
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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#%%
# 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 array 转 np
## 概述
在Python中，我们经常会使用数组(array)来存储数据。而在数据处理和科学计算方面，通常会使用NumPy库(np)来进行操作。本文将教你如何将Python中的数组(array)转换为NumPy中的数组(np)。
## 整体流程
在下面的表格中，我们将展示整个转换的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
# Python np array 赋值的实现
## 简介
本文将向您介绍如何使用 Python 中的 NumPy 库来实现 np array 的赋值操作。从创建数组到对数组进行赋值，我们将一步步指导您完成整个过程。
## 整体流程
下面是实现 np array 赋值的整体流程，我们将使用表格形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入 numpy
# Python np array 拼接实现指南
## 引言
在Python中，NumPy（Numerical Python）是一个重要的数学库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在很多数据科学和机器学习任务中，我们经常需要对数组进行拼接操作。本文将向刚入行的小白介绍如何使用NumPy实现Python np array的拼接。
## 拼接步骤概述
拼接操作是将两个或多个
# 如何实现"python array转np"
## 摘要
在本文中，我将向你解释如何将Python中的数组(array)转换为NumPy中的数组(np)。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步指导你完成这个过程。首先，我将介绍整个过程的流程，然后详细说明每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始) --> St
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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# Python中的NumPy数组排序方法
在Python中，NumPy库是一个用于科学计算的强大工具，其中包含了大量用于数组操作的函数和方法。在处理大量数据时，经常需要对数组进行排序操作。本文将介绍如何使用NumPy库对数组进行排序操作，并提出一个项目方案。
## NumPy数组排序方法
NumPy库中提供了多种方法来对数组进行排序，其中最常用的是`np.sort()`和`np.argso
# 实现Python LIST合并NP ARRAY
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你可能经常需要处理不同数据类型的合并操作。本文将指导您如何将Python的LIST和NP ARRAY进行合并。首先，我们来了解一下整个流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入必要的库)
B --> C(创建LIST和NP ARRA
# Python3 array 转成 np array
## 概述
在Python中，array是一种简单的数据结构，而np array则是numpy库中的数组类型，具有更多的功能和灵活性。将Python的array转换成np array可以让我们更方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何实现这一转换过程。
### 任务流程
```mermaid
journey
title Pytho
文章目录什么是NumPyNumPy数组 和 原生Python Array（数组）为什么NumPy这么快还有谁在使用NumPy 什么是NumPyNumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟
# Python中使用numpy和csv库读取数组数据
在Python中，我们经常需要读取和处理来自各种来源的数据。其中，CSV（逗号分隔值）是一种常见的数据格式，用于存储表格数据。Python中有许多库可以帮助我们读取和处理CSV数据，其中之一是numpy库。
## 什么是numpy？
NumPy是一个强大的Python库，用于处理大型多维数组和矩阵数据。它提供了许多用于快速操作和处理数组
