生成表格np.arange().reshapenp.random.randn()
原创
2024-02-24 09:01:54
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1.range(start, end, step)range(start, end, step)，返回一个range.object（迭代值），起始值为start，终止值为end，但不含终止值，步长为step。只能创建int型list。这是一个通用的函数来创建包含算术级数的列表。它最常用于for循环。参数必须是纯整数。如果省略step参数，则默认为1。
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2021-06-18 16:12:32
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文章目录1.range(start, end, step)2.np.arange(start, end, step)
1.range(start, end, step)range(start, end, step)，返回一个range.object（迭代值），起始值为start，终止值为end，但不含终止值，步长为step。只能创建
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2022-02-24 09:41:29
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import pandas as pd
import numpy as np
def main() -> None:
df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(-1, 2))
df.columns = ["a", "b"]
df = df.reset_index().reset_index() #.reset_index()
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2024-02-20 08:20:24
58阅读
import numpy as np# 1.如何从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字?a = np.arange(5,11)print(a)[ 5 6 7 8 9 10]
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2022-03-25 14:59:30
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【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题【四】超级快速pytorch安装trick1
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2022-02-22 15:09:09
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import numpy as np# 1.如何从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字?a = np.arange(5,11)print(a)[ 5 6 7 8 9 10]
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2021-08-26 10:16:10
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# 3.如何交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1行和第2行?a = np.arange(9).reshape(3,3)a = a[[1,0,2],:]print(a)[[3 4 5] [0 1 2] [6 7 8]]
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2022-03-25 14:52:39
455阅读
# 3.如何交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1行和第2行?a = np.arange(9).reshape(3,3)a = a[[1,0,2],:]print(a)[[3 4 5] [0 1 2] [6 7 8]]
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2021-08-26 10:11:38
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# 2.如何 交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列?a = np.arange(9).reshape(3,3)a = a[:,[1,0,2]]print(a)[[1 0 2] [4 3 5] [7 6 8]]
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2021-08-26 10:11:39
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# 2.如何 交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列?a = np.arange(9).reshape(3,3)a = a[:,[1,0,2]]print(a)[[1 0 2] [4 3 5] [7 6 8]]
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2022-03-25 14:52:39
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# 6.如何找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值 ?array=np.arange(9).reshape(3,3)max_num=np.max(array,axis=0)# axis=0按行进行重复print(max_num)[6 7 8]
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2022-02-23 19:00:21
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# 6.如何找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值 ?array=np.arange(9).reshape(3,3)max_num=np.max(array,axis=0)# axis=0按行进行重复print(max_num)[6 7 8]
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2021-08-26 10:11:34
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拓展: 两个参数:起点,终点 三个参数:第三个是步长
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2019-05-22 20:15:00
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这个函数返回ndarray对象，包含给定范围内的等间隔值。
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2023-11-10 08:43:55
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# 如何使用 Python 的 `arange` 实现指数生成
在数据科学和工程开发中，我们经常需要生成数值序列。在 Python 中，NumPy 库提供了非常方便的方法来生成这些数值序列。其中，`numpy.arange` 函数是最常用的一个。虽然 `arange` 函数本身不能直接生成指数序列，但我们可以结合其他方法实现这个目标。接下来，我将带你详细了解整个流程，包括步骤、代码示例和流程图。
numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)Return evenly spaced values within a given interval.Values are generated within the half-open interval [start, stop) (in other words, the interval in...
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2021-08-12 22:24:27
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np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是6，步长为1。参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。2）两个参数时，第一个参数为起点，第 ...
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2021-08-08 10:02:00
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python中的range：只能创建int型的list 1 for i in range(0,5): 2 print(i) 3 4 0 5 1 6 2 7 3 8 4 numpy中的arange: 需要导入numpy模块（import numpy as np或from numpy import*)， ...
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2021-08-08 11:57:00
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## Python中的arange和range
### 概述
在Python中，arange和range都是用于生成一系列连续的整数的函数。它们的主要区别在于返回值的类型和用法上略有不同。在本文中，我将向你介绍如何使用这两个函数，并解释它们之间的差异。
### 流程图
下面是使用mermaid语法绘制的流程图，展示了实现arange和range的步骤：
```mermaid
flowchar
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2023-08-21 11:11:05
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