1. 库下的全局函数全局函数np.funcation_name()一般属于非更易型函数既然非更易，就需有返回值，否则函数无意义；2. np.zeros()>> np.zeros(())array(0.0) # 也即接收空参的 tuple；123np.logaddexpnumpy.logaddexp(x1, x2[, out])
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2021-05-07 18:04:37
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clip两个版本：np.clip作为成员函数，x.clip将一序列（sequence）中所有小于零的元素置零：>>> x = np.arange(-5, 5)>>> xarray([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]) 123法1，布尔索引>>> x0array([
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2021-05-07 18:04:38
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本篇根据自己的实际应用筛选了一部分常用的numpy的API，如需了解更多内容，可以查阅官方文档。
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2022-08-23 14:20:11
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```java coding: utf 8 import numpy as np; a=np.array([1,2,3,4,5,6]); print("数组是：",a) 数组变形 a.shape=(2,3); print("变形后的数组：",a) 数组拉直 a.ravel print("拉直后的数组
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2018-09-07 16:12:00
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Numpy与Torch API总结
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2022-12-08 14:26:23
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今天是Numpy专题的第5篇文章，我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。基本统计方法在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有
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2020-12-04 20:44:24
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今天是Numpy专题的第5篇文章，我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。基本统计方法在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有
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2021-04-30 15:01:59
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吾编译代码，尽可能要求去掉警告．今天编译注意到有这样一个：In file included from /usr/include/python2.7/numpy/ndarraytypes.h:1777:0, from /usr/include/python2.7/numpy/ndarrayobject.h:18, from...
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2021-08-06 14:01:07
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吾编译代码，尽可能要求去掉警告．今天编译注意到有这样一个：In file included from /usr/include/python2.7/numpy/ndarraytypes.h:1777:0, from /usr/include/python2.7/numpy/ndarrayobject.h:18, from...
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2022-02-05 09:34:26
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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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demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
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用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
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2021-07-28 15:28:00
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## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
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2023-02-25 15:13:20
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一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
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2021-07-30 13:36:53
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之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
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2022-06-16 09:45:49
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NumPy模块；原生数组，创建数组；随机数数组：设定取值范围，设定输出格式和精度；操作数组：多维数组的切片和访问，数组属性，操作（变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转）
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2019-02-25 11:01:39
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NumPy基本操作，参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...
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2021-07-29 12:48:00
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Numpy提供多维数组对象（以存储同构或者异构<即结构数组>数据）以及操作这些对象的优化函数/方法。
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2022-08-16 15:21:01
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①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],
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2022-11-18 19:02:06
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NumPy广泛用于科学计算，提供了ndarray(n-dimension array, n维数组)对象以及作用于ndarray上的一系列操作。通常按如下方式导入NumPy： import numpy as np 1. 创建ndarray ndarray有多种创建方式。可以直接通过Python的列表创 ...
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2021-09-05 00:37:00
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