接上上篇blog: Numpy基础功能索引ndarrayndarray（数组）作为Numpy中定义的一个对象，是Numpy的基础。ndarray是一个同构数据多维容器。也就是说，ndarray作为一个容器，其中数据的数据类型必需是相同的，其中的数据可以是多维的。ndarray有两个属性来形容它自己：shape表示数组结构+dtype表示数组的数据类型。创建数组最常用的是np.array()In [
增加维度在使用神经网络训练时，往往要求我们输入的数据是二维的，但有时我们得到的单条数据是一维的，这时候就需要我们将一维的数据扩展到二维。方法一numpy.expand_dims(a, axis)若axis为正，则在a的shape的第axis个位置增加一个维度（从0开始数）若axis为负，则在a的shape的从后往前数第-axis个位置增加一个维度（从1开始数）举例：>>> imp
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2023-07-02 15:18:36
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# Python扩展Numpy队列的使用与示例
在数据处理和科学计算中，队列是一种非常重要的数据结构。队列的特点是先进先出（FIFO），这使得它非常适合于一些需要处理顺序数据的应用场景。例如，任务调度、广度优先搜索等。
Python作为一种流行的编程语言，提供了多种实现队列的方法。其中，Numpy库是一个强大的数据处理工具，它在数值计算中表现出色。将Numpy数组与队列结合，能够更有效地处理大
原创
2024-09-02 05:34:35
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## 实现“Python numpy打印列”的步骤
在这篇文章中，我将教给你如何使用Python的NumPy库来打印列。NumPy是一个功能强大的Python库，用于科学计算。它提供了一个多维数组对象和一些用于操作数组的函数。
### 步骤概述
以下是实现“Python numpy打印列”的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入NumPy库
原创
2023-11-28 13:52:56
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# 使用Python的NumPy库进行数组列数操作
NumPy是Python中一个强大的数值计算库，广泛应用于科学计算和数据分析。如果你正在处理数据，很可能需要处理多维数组。在NumPy中，数组的列数是一个非常重要的属性，本文将介绍如何使用NumPy获得数组的列数，并通过代码示例与状态图、甘特图帮助你更好地理解这一概念。
## NumPy简单介绍
NumPy的核心是ndarray对象，它是一
原创
2024-09-18 04:08:47
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前言对于学习NumPy（Numeric Python）,首先需要知道一点是：Numpy 是用来处理矩阵数组的。因此，知道一个数组是多少维度是很有必要的。shape 属性对于shape函数，官方文档是这么说明：the dimensions of the array. This is a tuple of integers indicating the size of the array in eac
import codecs
f = codecs.open('test1 - 副本.txt', mode='r', encoding='utf-8') # 打开txt文件，以‘utf-8’编码读取
line = f.readline() # 以行的形式进行读取文件
list1 = []
while line:
a = line.split()
b = a[0:1] # 这
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2023-06-26 23:15:56
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之前用featureCount 处理得到结果，要提出第一列gene_id 和 readcount 列，首先软件输出的第一行默认是你使用的命令行，没有用，用bash批量删掉。for i in `ls`;do sed -i '1d' $i;done删除当前文件夹下所有文件第一行。其实提出两列很简单，不过我受够了每次一个文件执行一次的烦。想搞成别的程序调用时命令行参数直接就行。第一次知道sys.argv
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2023-07-02 10:14:03
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numpy基础（1）以下教程涉及到的文字均来自于莫烦Python。有一个坑需要避免下：二维数组需要多加一个括号，要不会报错。numpy属性
ndim：维度
shape：行数和列数
size：元素个数使用numpy首先要导入模块import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写import numpy as np
if __name__ == '__main__':
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2024-05-20 23:14:59
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系列文章目录numpy的安装与基础入门[向量、矩阵与维度] numpy的安装与基础入门[向量、矩阵与维度]系列文章目录前言numpy安装向量与矩阵生成向量生成矩阵向量类型 前言numpy是科学计算以及机器学习深度学习的基础必备工具，本文将介绍numpy的安装，以及关于向量、矩阵相关的基础知识。numpy安装在conda下使用conda install numpy安装。 如果没有conda可以使用p
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2023-10-02 20:03:31
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# MySQL扩展列长度
在MySQL数据库中，列是表中的一部分，用于存储数据。每个列都有一个特定的数据类型和长度。长度定义了列可以存储的最大字符数或数字的位数。然而，在某些情况下，我们可能需要扩展列的长度以容纳更多的数据。本文将介绍如何通过MySQL扩展列长度，以及相关的代码示例。
## 修改列的长度
要修改MySQL表中列的长度，我们可以使用`ALTER TABLE`语句。下面是修改列长
原创
2023-07-18 19:38:12
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# MongoDB 表扩展列
在 MongoDB 中，表扩展列是指可以动态添加新的列到表中，而无需提前定义表的结构。这种灵活性使得 MongoDB 在存储和处理数据时更加方便和高效。本文将介绍 MongoDB 表扩展列的基本概念，以及如何在实际项目中使用它。
## 什么是表扩展列？
在传统的关系型数据库中，表的结构是固定的，需要提前定义好表的列和数据类型。但是在 NoSQL 数据库中，如 M
原创
2024-03-04 05:53:03
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# Python中使用Numpy对某列进行求和
## 介绍
Numpy是Python中一个强大的数值计算库，它提供了丰富的功能和高效的数组操作。在数据分析和科学计算中，经常需要对数据进行统计分析，比如对某列数据进行求和。本文将介绍如何使用Numpy对某列进行求和，并给出代码示例。
## 准备工作
在开始之前，需要先安装Numpy库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装Numpy：
```
原创
2023-12-16 09:03:22
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# 使用Python NumPy 跳着取列的完整指南
在数据处理和科学计算中，NumPy是Python中一个非常重要的库。它提供了许多用于数组和矩阵操作的功能。在某些情况下，我们可能需要从一个数组中跳过特定的列，直接选择我们感兴趣的列。本文将会向你展示如何使用NumPy实现“跳着取列”的功能。
## 文章结构
我们将按照以下的步骤进行讲解：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-03 07:09:06
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索引，切片和迭代一维数组可以被索引，切片和迭代，就像 列表 和其他Python序列一样。 代码实例解析数组中的索引切片>>> import numpy as np #导入numpy 别名为np
>>> a = np.arange(10)**3
>>> a
array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 2
# 教你如何实现“python numpy 按列读取”
## 一、概述
在python中使用numpy库实现按列读取数据是非常常见的需求。本文将教你如何使用numpy库来按列读取数据。
## 二、流程
下面是按列读取数据的流程：
```mermaid
gantt
title 实现“python numpy 按列读取”流程图
section 流程
准备数据集
原创
2024-05-09 05:58:59
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# 学习使用 NumPy 生成列向量
在数据科学和机器学习中，列向量是一种常见的数据表示形式。本文将会指导你如何使用 Python 的 NumPy 库生成列向量，并帮助你理解整个流程。通过使用表格、Gantt 图和饼状图，会更清晰的展示整个练习的步骤和时间分配。
## 流程概述
下面是生成列向量的主要流程：
| 步骤 | 描述 | 所需时间 |
|------|------|-------
numpy简介Python中用列表(list)可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。此外python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没
机器学习中，样本及其特征的存储都是以数组的形式存储的，其中行一般定义为样本特征，而列代表的是样本的个数。机器学习处理的就是样本以及特征，因此离不开常用的：Numpy（科学计算库）。NumPy（Numerical Python）是Python语言的一个扩充程序库，由许多协作者共同开发维护的开源代码的数学函数库。其支持大量的维度数组与矩阵运算 。特点Numpy主要的特点是，可以通过自身的数据中定义的n
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2024-07-03 08:43:38
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numpy基础（1）以下教程涉及到的文字均来自于莫烦Python。有一个坑需要避免下：二维数组需要多加一个括号，要不会报错。numpy属性
ndim：维度
shape：行数和列数
size：元素个数使用numpy首先要导入模块import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写import numpy as np
if __name__ == '__main__':
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2024-05-17 11:58:19
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