Numpy结构化数组Numpy的结构化数组和记录数组为复合的、异构的的数据提供了非常有效的存储。结构化数组In [1]: import numpy as np
In [2]: name = ['A','B','C','D']
In [3]: age = [23,34,23,45]
In [4]: weight = [100,120,124,127]
In [5]: x = np.zeros(4,
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2023-06-01 23:54:54
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目录Numpy中的结构化数组1.引入2.结构化数组3.结构化数组的创建字典创建元组创建numpy.dtype函数创建4.结构化数组的数据类型 Numpy中的结构化数组到这里为止,我们基本上已经讲解完了Numpy中数组的基本操作.但是无论怎么样,我们会发现这些操作都是针对于一般的数组(或者说矩阵)而言的.但是在我们日常生活,绝大多数的数据都不是以一个良好的矩阵出现的,通常都是以csv或者Excel
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2023-09-29 08:06:43
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普通的数组就是数组中存放了同一类型的对象。而结构化数组是指数组中存放不同对象的格式。今天我们来详细探讨一下NumPy中的结构化数组。
原创
2021-05-20 12:16:42
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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
原创
2021-07-21 15:10:07
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简介普通的数组就是数组中存放了同一类型的对象。而结构化数组是指数组中存放不同对象的格式。今天我们来详细探讨一下NumPy中的结构化数组。结构化数组中的字段field因为结构化数组中包含了不同类型的对象，所以每一个对象类型都被称为一个field。每个field都有3部分，分别是：string类型的name，任何有效dtype类型的type，还有一个可选的title。看一个使用filed构建dtype
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原创
2021-05-06 08:59:15
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Numpy 数组的内部结构组成 下图是 Numpy 数组的内部结构组成。 其中可以分为数组数据结构信息区以及数据存储区。简单来说，
原创
2023-10-08 09:18:41
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简介 普通的数组就是数组中存放了同一类型的对象。而结构化数组是指数组中存放不
原创
2022-09-19 16:26:10
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1什么是Numpy数组 NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多维数组对象，多种派生对象（如被屏蔽的数组和矩阵）以及用于数组快速操作的例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O ，离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随
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2024-05-06 22:19:44
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numpy概述numpy是一个很强大的针对数组、矩阵的科学计算库，由于机器学习大量需要进行矩阵运算，而图像的本质也是数值矩阵，因此在机器学习、图像处理应用非常频繁。这里总结一下numpy的一些常用操作。数组类型Ndarray创建数组类型Ndarrayndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一。我们通常可以用numpy.array的方式创建一个ndarray的数组
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2024-05-05 13:11:16
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使用 empty， zeros， ones， identity，eye 创建矩阵。ndarray.ndim： 数组维数。Numpy 中数组的基本属性。Numpy 生成数组函数。
原创
2023-07-01 00:49:25
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NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：实际的数据；描述这些数据的元数据。大部分的数组操作仅仅修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。1.创建数组NumPy 中的
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2023-08-10 14:17:35
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引言本文作者接触NumPy模块时对其中的创建数组的方法一直都是一知半解的状态，有时候在做tensorflow搭建模块时经常会出现特别低级的数组构建错误，而且错误形式千奇百怪，今天终于决定系统地重写认识一下如何使用NumPy创建数组。 查询了很多文章和书籍，把查阅到的所有创建方式做一个总结，以便后面查阅。文章目录**引言**NumPy之创建数组生成数组(1) 通过array函数生成数组(2) num
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2023-08-21 10:10:52
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一、Numpy数组基本用法1、Numpy是Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。2、NumPy提供一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。3、numpy.ndarray支持向量化运算。4、NumPy使用c语言写的，底部解除了GIL，其对数组的操作速度不在受python解释器限制。二、numpy中的数组：Numpy中的数组的使用跟Python中的列表非常
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2023-06-22 22:56:04
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NumPy数组（1、数组初探）更新目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中（一款Dropbox实现的Python编译器/解释器）。在工作过程中，我深入接触了NumPy源码，了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug。在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中，我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档，因此导致了许多疏漏。比如NumPy数组中的broadcast功能
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2024-06-03 21:48:53
38阅读
一、NumPy是什么？NumPy是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，如数据统计，随机数生成，其提供最核心类型为多维数组（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。NumPy安装pip install numpy二、利用array创建数组numpy模块中的array函数可生成多维数组，若生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表
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2024-06-18 06:09:29
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参考博客
原创
2021-09-05 14:30:15
431阅读
Numpy学习笔记002 目录Numpy学习笔记002四、Numpy数组的基本使用1.什么是数组2.Numpy如何创建数组(ndarray对象)2.1 根据`Python`中的列表生成：2.2 使用`np.random`生成随机数的数组2.3 numpy原生数组的创建2.3.1 `numpy.arange`生成2.3.2 `numpy.zeros()`函数2.3.3 `numpy.ones()`函
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2023-08-10 23:11:48
122阅读
一、Numpy1.数组的拷贝（1）不拷贝（2）View或者浅拷贝（3）深拷贝# 堆区相当于硬盘，比栈区大，运行没有栈区快，一般把数据存放在堆区。
# 栈区相当于内存，比堆区要小，但是运行比较快，一般存放地址的名字。
# 拷贝：深浅栈区内存是不一样的，但是浅拷贝堆区内存一样，深拷贝堆区内存不一样
# 不拷贝：栈区、堆区内存都是一样的，只是定义了不同的名字
import numpy as np
a =
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2024-04-28 09:50:05
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NumPy 数据类型numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。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）intc与 C 的 int 类型一样，一般是
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2023-07-05 20:59:50
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Numpy创建数组 引入： 上次我们了解了Numpy操作的对象是Ndarray数组，并学习了一些Numpy数组的基本属性。实际上，Numpy的基本思想就是面向数组编程，在数据处理中，我们往往需要对某一行或列进行处理，这时就需要用Numpy提取为Ndarray对象进行处理。现在让我们真正开始Numpy ...
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2021-08-05 17:13:00
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