矢量矢量是指一堆形成的集合。多维数组也叫做矢量化计算。单独一个数叫做标量例：1 import datetime as dt
2 import numpy as np
3
4 n2=10000
5 start2 =dt.datetime.now()
6 A,B = [],[]
7
8 for i in range(n2):
9 A.append(i**2)
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memset 函数是内存赋值函数，用来给一块指定内存空间进行赋值的。1、可以用它对一片内存空间逐字节进行初始化2、其函数原型如下：void* __cdecl memset(void* _Dst,int _Val,int _Size);_Dst：为数组名，也可以是指向某一内存空间的指针_v：为要填充的值_Size：为要填充的字节数3、示例如下：#include<iostream>
numpy库一、numpy库中的数组对象：N维数组类型：ndarray1) ndarray的作用：a) 数组对象性可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据。b) 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。2) ndarray是一个多维数组对象，有两部分组成：实际的数据 和 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数
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2024-03-01 20:22:27
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numpy库英文官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html
一、numpy库中的数组对象
二、numpy库数据存取与文件
三、numpy库的随机函数
四、numpy的统计函数
五、梯度函数
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2023-10-07 15:52:48
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1、enumerate()使用对一个列表，既要遍历索引又要遍历元素时，首先可以这样写：list = ['This', 'is', 'a', 'test']
for i in range(len(list)):
print(i, list[i])但是上面的方法比较累赘，利用enumerate()会更加直接和优美：list = ['This', 'is', 'a', 'test']
f
1. ndarray 的创建及获取属性上节课我们有提到过 ndarray 的创建，我只需要将列表传入到 np.array() 函数中。例如：import numpy as npmy_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]my_arr = np.array(my_list)print(my_arr)ndarray 创建完成后，我们可以查看 ndarray 的属性。1.1 查看类型1.1.
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2022-11-04 21:10:07
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在调用 zeros() 函数生成多维 行 4 列的二维数组。由于我们创建的是一维数组，所以代码中得到的维度数为 1。
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2022-11-05 06:52:38
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1. ndarray 的创建及获取属性 上节课我们有提到过 ndarray 的创建，我只需要将列表传入
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2022-11-06 01:15:49
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numpy库英文官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html一、numpy库中的数组对象二、numpy库数据存取与文件三、numpy库的随机函数四、numpy的统计函数五、梯度函数一、numpy库中的数组对象：N维数组类型：ndarray 1) &n
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2024-08-10 19:20:36
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1、•dtype 属性，ndarray 数组的数据类型，数据类型的种类。import numpy as npprint(np.arange(4, dtype=float))# 'D'表示复数类型print(np.arange(4, dtype='D'))print(np.array([1.22,3.45,6.779], dtype='int8')) 运行结果： 2、ndim 属性，数组维度的数量a
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2021-11-29 23:33:27
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一、ndarray对象属性ndim 数组轴(维度)的个数，轴的个数被称作秩shape 数组的维度, 例如一个2排3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size 数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。dtype一个用来描述数组中元素类型的对象，可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。不过NumPy提供它自己的数据类型
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2024-03-26 13:12:33
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Python 字典的 items() 函数一列表返回可遍历的 (键, 值) 元组列表。简单示例：dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print "Value : %s" % dict.items()
输出：
Value : [('Age', 7), ('Name', 'Zara')]要注意的是，今天遇到一个 OrderedDict 使用的这个 items()
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2021-02-23 00:28:00
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NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象，有很多属性：T，data
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2023-05-31 11:33:59
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在实际的应用中，常会遇到一个任务或者断服需要和另外进 在实际的应用中，常会遇到一个任务或者断服需要和另外进 行“沟通交流”， 行“沟通交流”， 行“沟通交流”， 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 这个“沟通交流”的过程其实就是消息传递 的过程。在 的过程。在 没有操作系统的时候两个应用程序进行 没有操作系统
NumPy作为高性能科学计算和数据分析的基础包，是介绍其它重要数据分析工具的基础，掌握NumPy的功能及其用法，将有助于后续其他数据分析工具的学习。
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2021-07-12 10:59:38
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Add some padding首先我们要做的是增加一些padding，就是在列表项之间添加一些间隙。这个List本身可以实现但我们这里不用它。左右的padding很容易通过减小项的宽度来产生，就是在我们measure子view的时候，然后在onLayout的时候让他居中。测量的部分像这样：int itemWidth = getWidth();
child.measure(MeasureSpe
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2024-07-01 21:00:12
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NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 函数说明如下：numpy.cumsum()
numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
Parameters:
a : array_like
Input array.
axis : int, optional
Axis along whic
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2024-09-13 21:20:45
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我是通过学习mooc上嵩天老师的数据分析与展示和阅读《利用python进行数据分析》做出的笔记 import numpy as np 为了缩小代码量，公认约定使用np作为numpyfrom numpy import * 往往实不可取的，因为它包含了与一些内置函数重名的函数 numpy通过np.array()可以将list/tuple转化为ndarray n维数组对象
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2024-06-08 17:00:02
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NumPy 数据类型NumPy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多，下表列举了常用 NumPy 基本类型。表 2.2.1 NumPy 支持的数据类型名称描述bool布尔型数据类型（True 或者 False）int默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）int8字节（-128 to 127）int16整数（-32768 to 32767）int32整
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2024-04-12 14:16:05
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NumPy数组属性本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy
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2023-08-24 09:35:23
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