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。1、创建矩阵Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象，有很多属
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2024-03-31 10:45:52
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参考了https://www.yiibai.com/numpy/numpy_ndarray_object.html。其实opencv对像素进行运算用的就是numpy，它的MATLAB真的很像。学会了numpy，后面像素运算就完全看得懂了，或者说必须会numpy，否则的话，没办法往下学，那么废话不多说，直接开始吧。 下图中可以看到，二维数组的单维是可以元素个数不
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2024-05-23 21:37:14
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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一个大概的了解。前面三个指标：均值、方差、标准差都很好理解，我们直接看代码就行。
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2024-06-20 06:11:29
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遇到这样一个需求：程序中每次循环生成一个二维array，需要把每次循环的二维array叠加成一个三维的array，例如有如下两个矩阵：组合成以下这种形式：这样组合之后，有一个非常大的优点就是：保持原有的二维array的形式不变，便于以后取出，比如说我想从C中取出A，只需要执行：A=C[0,:]即可。但是百度之后发现，在python中，numpy函数包中并没有对应的函数来实现三维array中不断添加
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2024-08-10 15:01:51
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前言正如我前面所讲，量化交易背后是有着一套严谨计算的过程的。我们进行量化交易时，如果进行原始数据的分析，一般避免不了进行数据的运算。所以，按照我跟大家讲的量化交易学习路线，我们需要先学习下numpy和pandas，这两个是python进行数据运算和处理的两个比较重要的依赖包。我们本篇文章先来看下，量化交易计算的Numpy。这里，我必须先友情提示下，接下去两章的内容会比较枯燥，因为涉及到一些数据计算
numpy基础知识1：创建数组import numpy as np
#数组的基本属性
#二维数组
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print('A=\n',A)
print('数组的尺寸（几行几列）：',A.shape)
print('查看第一个维度的大小（即行数）：',A.shape[0])
print('查看第二个维度的大小（即列数）：',A.shape[1]
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2024-05-29 09:29:24
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简介 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。
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2023-12-28 14:15:30
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numpy上手01 numpy创建数组02 numpy数组运算03 数组的index04 numpy的数组合并、分割、赋值©() 01 numpy创建数组知识点：一般使用list类型创建矩阵，然后np.array()转换成数组;（维度）数组名.ndim; （形状）数组名.shape； （元素个数）数组名.size控制元素类型，np.array(xxx,dtype=int)，也可以是float二维
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2024-04-07 12:47:25
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Numpy首先要安装numpy，这里我们下载了anaconda，便于调用,创建一个二维数组，类型为floatimport numpy as np#array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0,like=None)
array=np.array([[1,2,3],[1,1,2]],dtype=float
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2024-03-25 15:28:38
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文章目录NumPy - Ndarray 对象数组类型NumPy - 数组属性创建数组索引和切片索引切片高级索引整数索引布尔索引数组操作修改数组形状翻转数组修改数组维度对数组进行广播运算连接数组分割数组数组的添加和删除数组排序函数字符串函数数学函数用法算数函数矩阵空矩阵0矩阵全1矩阵单位矩阵，对角线为1对角阵随机矩阵 NumPy - Ndarray 对象NumPy 中定义的最重要的对象是称为 nd
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2024-04-18 14:18:49
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【数据分析：工具篇】NumPy（3）NumPy深度使用详解-2NumPy深度使用详解-2数组的切片常规切片方法高级切片方法数组操作调整形状连接数组分割数组数组展平维度转置最大值的索引最小值的索引总结 NumPy深度使用详解-2NumPy是Python的一个常用科学计算库，它是Numerical Python的缩写。它的核心是一个多维数组对象（ndarray），这个对象是一个快速而灵活的容器，可以
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2023-12-13 04:04:34
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# Python Numpy二维数组转一维数组教程
## 介绍
在Python中，使用Numpy库可以很方便地操作多维数组。有时候我们需要将二维数组转换为一维数组，本文将介绍如何实现这一功能。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 输入二维数组
输入二维数组 --> 转换为一维数组
转换为一维数组 --> 结束
```
###
原创
2024-04-25 03:31:28
309阅读
# 如何实现“python numpy一维变二维”
## 1. 整体流程
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 编写代码 --> 测试代码 --> 完成
```
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤一：导入numpy库
首先，我们需要导入numpy库，numpy是Python中用于科学计算的一个重要库。
```python
import numpy as
原创
2024-06-22 04:46:14
52阅读
# PyTorch：二维张量变换为三维张量
在深度学习的世界中，张量是最基本的数据结构。PyTorch这一强大的深度学习框架以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。本文将通过实例，介绍如何在PyTorch中将二维张量转换为三维张量，并深入探讨其应用场景和注意事项。
## 什么是张量？
在深度学习中，张量可以被理解为多维数组。与一维数组（向量）和二维数组（矩阵）相比，张量可以有更多的维度。比如，一个
# 从二维列表到一维列表：Python中的数据结构转换
在Python编程中，列表是一种常见的数据结构，它可以包含任意数量的元素，并且可以嵌套在其他列表中，形成二维列表。有时候我们需要将这样的二维列表转换为一维列表，以便更方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用Python将二维列表转换为一维列表，以及一些实际应用场景和代码示例。
## 二维列表和一维列表的概念
首先，我们来了解一下二维
原创
2024-06-16 05:22:29
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# 如何将Python二维矩阵变成一维
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何将Python二维矩阵变成一维。这是一个很基础但又很重要的操作，希望通过这篇文章能够帮助你更好地理解这个过程。
## 流程
首先，让我们通过一个表格展示整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 遍历二维矩阵 |
| 2 | 将矩阵元素逐个添加到一维数组中 |
接
原创
2024-05-13 04:20:26
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# Python List 二维变成一维
在Python编程语言中，列表（List）是一种常用的数据结构，用于存储多个元素。列表可以包含不同类型的元素，如整数、浮点数、字符串等。有时候，我们需要将一个二维列表转换为一维列表，以方便处理或使用。本文将介绍如何使用Python编程语言将二维列表转换为一维列表，并提供代码示例。
## 什么是二维列表
二维列表是一种包含其他列表作为元素的列表。换句话
原创
2023-12-16 09:01:46
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在实验中经常会遇到将二维列表(数组)拉平到一维，如将 [[1, 1], [2, 2]] 转换为[1, 1, 2, 2]，有以下几种操作方案：1. 最简单的直接使用循环，如下：list1 = [[1, 1], [2, 2]]
ans = [item for list in list1 for item in list]
print(ans) # [1, 1, 2, 2]2. 使用itertools.
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2023-07-04 15:04:56
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numpy的操作（一）一、 numpy简介二、numpy应用1.数组创建和基本属性2.numpy中专门构造数组的函数3.数组的访问4.数组的运算 — ufunc函数5.ufunc广播机制 一、 numpy简介1、numpy是用于科学计算基础的模块，主要被用作高效的多维储存容器，可以用来储存容器，可以用来储存和处理大型的矩阵。 2、numpy 提供了两种基本的对象：ndarray（数组，表示储存单
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2023-08-10 15:15:25
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Numpy NumPy
（
Numerical Python
的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包， 其中包含了数组对象
(
向量、矩阵、图像等
)
以及线性代数等。 NumPy库主要功能 •
ndarray(
数组
)
是具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组。 •
具有用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数。 •
具
