查看属性 .ndim ：维度 .shape ：各维度的尺度 （2，5） .size ：元素的个数 10 .dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’) ndarray数组的创建 np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(shape): 生成全1 n
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2020-06-09 22:47:00
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1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims )经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例：
axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵
2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式3、data.T：将矩阵进行转置4、
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2020-04-04 14:36:00
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属于Numpy的函数。 一：通用函数 1.说明 是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。 2.一元函数 3.二元函数 二：矢量计算 1.numpy.where 主要有两种用法 np.where(condition, x, y)：满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 np
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2018-09-13 20:36:00
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## Python Numpy常用函数
### 1. 简介
NumPy（Numerical Python）是Python中一个用于科学计算的库。它提供了高级的数学函数以及支持大型多维数组和矩阵的数据结构。NumPy是SciPy（Scientific Python）生态系统中的基础库之一，它与其他科学计算库如Pandas、Matplotlib等一起构成了强大的数据分析工具。
### 2. 安装
原创
2024-01-13 05:00:02
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文章目录一、Numpy 的加减乘除二、Numpy 的三角函数2.1 常见三角函数：`sin()`、`cos()`、`tan()`、`arcsin()`，`arccos()`， `arctan()`2.2 角度与弧度转化：`numpy.degrees()`三、Numpy 的元素精度函数3.1 四舍五入：`numpy.around()`3.2 向上取整：`numpy.ceil()`3.3 向下取整：
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2023-08-07 16:55:04
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简单记录python、Pandas和numpy中常用函数。
原创
2024-08-12 19:44:01
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2024-01-11 07:25:09
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引言：Numpy是科学计算库，是一个强大的N维数组对象Ndarray, 计算功能是数组的50倍，具有广播机制。其包含的数学函数极大地方便了数据计算与研究，也是pandas和Scipy的基础.import numpy as np1. Ndarray的基本属性Ndarray.ndim: 获取数组的维度Ndarray.shape:获取各个维度的长度，也叫形状Ndarray.dtype:获取元素的数据类型
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2023-08-29 15:27:15
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注意：下面函数的含义中尺寸大小指的是数组的属性shape的值 内容概括Numpy简介Numpy库函数讲解Numpy数据类型Numpy的创建numpy创建随机数组Numpy数组的属性函数Numpy更改数组形状Numpy统计函数Numpy算数操作Numpy比较操作Numpy的指数，对数，三角函数Numpy取整，四舍五入Numpy矩阵运算Numpy数组合并Numpy数组分割Numpy其他函数np.ten
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2023-08-06 14:32:09
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1. 求和其他的常用的函数
原创
2022-12-28 15:22:24
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https://blog..net/lm_is_dc/article/details/81098805 numpy模块以下命令都是在浏览器中输入。 cmd命令窗口输入：jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一、导入模块import
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2019-06-26 10:28:00
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在了解了 Numpy 的基本运算操作，下面来看下 Numpy常用的函数。 数学运算函数 规约函数 下面所有的函数都支持axis来指定不同的轴，用法都是类似的。
原创
2021-07-21 15:08:10
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.ndim ：维度
.shape ：各维度的尺度 （2，5）
.size ：元素的个数 10
.dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’)
.itemsize ：每个元素的大小，以字节为单位 ，每个元素占4个字节
ndarray数组的创建
np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型
np.ones(shape):
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2023-06-27 22:14:23
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# 使用 NumPy 实现矩阵转置
NumPy 是一个强大的 Python 库，它主要用于数值计算和处理大型数组。矩阵转置是一个非常常见的操作，在许多科学计算和数据分析中经常需要。本文将指导你如何使用 NumPy 来实现矩阵转置的功能，特别适合刚刚入门的开发者。
## 整体流程
首先，我们需要了解实现矩阵转置的整体流程。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 04:35:43
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NumPy 的统计函数可以实现对整个数组或者是沿着数组轴方向的统计计算，常用的统计函数有求最大值和最小值，求和与平均值，计算百分位数、中位数、标准差和方差等。 求最大值和最小值的函数 在 NumPy 中，求数组最大值的函数是 amax() 和 nanmax()，求数组最小值的函数是 amin() 和 ...
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2021-07-26 09:32:00
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Numpy是什么在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念。Python 是一种高级的，动态的，多泛型的编程语言。Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样，因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法。numpy很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经
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2024-01-26 10:34:40
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摘自： PS：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。其整合C/C++.fortran代码的工具 ，更是Scipy、Pandas等的基础 .ndim ：维度 .shape ：各维度的尺度 （2，5） .size ：元素的个数 10 .dtype ：元
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2023-12-12 16:20:37
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1. txt文件 (1) 单位矩阵，即主对角线上的元素均为1，其余元素均为0的正方形矩阵。在NumPy中可以用eye函数创建一个这样的二维数组，我们只需要给定一个参数，用于指定矩阵中1的元素个数。例如，创建3×3的数组： import numpy as np I2 = np.eye(3) print
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2020-06-12 16:44:00
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1. txt文件(1) 单位矩阵，即主对角线上的元素均为1，其余元素均为0的正方形矩阵。在NumPy中可以用eye函数创建一个这样的二维数组，我们只需要给定一个参数，用于指定矩阵中1的元素个数。例如，创建3×3的数组：import numpy as npI2 = np.eye(3)print(I2)[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]](2) 使用savetxt函数将数据存储到文件中，当然我们需要指定文件名以及要保存的数组。np.savetxt('eye
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2021-07-20 14:36:46
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Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本
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2022-11-29 22:28:40
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