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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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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Python二维数组转Numpy的实现方法
## 引言
在Python中，Numpy是一个广泛应用于科学计算的库。它提供了一个强大的多维数组对象，以及许多用于操作这些数组的函数。对于一位刚入行的小白开发者来说，了解如何将Python的二维数组转换为Numpy数组是非常重要的。本文将教会你如何实现这个过程。
## 整体流程
下面是整个过程的高级步骤说明，我们将使用表格形式展示。
| 步骤 |
原创
2024-01-14 04:50:53
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# 从二维数组到Numpy数组：Python 的强大工具
在 Python 中，Numpy 库是一个非常强大的库，它提供了许多用于数值计算的工具和函数。在数据科学和机器学习领域，使用 Numpy 来处理数组是非常常见的。在本文中，我们将介绍如何将 Python 中的二维数组转换为 Numpy 数组，并展示一些示例代码来帮助您更好地理解这个过程。
## 什么是 Numpy？
Numpy 是 P
原创
2024-03-28 04:57:54
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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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在用python写2048小项目中，学习到了矩阵(就是二维列表)转置和翻转地代码，非常方便快捷，两种操作都只需要一行代码，显示了python强大的威力，下面写出这两行代码并做一个解析:# 矩阵转置
def transpose(matrix):
return [list(row) for row in zip(*matrix)]
#矩阵水平翻转
def invert(matrix):
retur
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2023-11-18 14:23:22
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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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1.数组动态初始化格式：数据类型[] 数组名称=new 数据类型[元素个数]；2.数组静态初始化指定元素的内容，系统默认长度格式：数据类型[] 数组名称=new 数据类型[] {元素1，元素2，元素3……}；简写方式：数据类型[] 数组名称={元素1，元素2，元素3……}；3.数组中会出现的异常 异常：Throwable 类
异常分为两大类：
Error：程序出现了严重的问
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2023-10-24 12:31:55
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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
# 如何实现Python列表转numpy二维数组
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何实现Python列表转numpy二维数组。在这个过程中，我会以表格展示整个流程，并注释每个步骤中需要使用的代码。
## 整个流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入numpy库 |
| 2 | 创建一个Python列表 |
| 3 | 使用numpy的array函数将
原创
2024-06-14 03:39:55
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#一维数组转化成二维的方法：
np.random.seed(101)
arr=np.random.randint(1,4,size=6)
print("\n原数组：\n",arr)
print("\n如何把一维数组转换成二维的：")
print("arr[:,None]:\n",arr[:,None])
print("")
print("arr[:,np.newaxis
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2023-06-02 21:27:55
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作者 C++二维数组 C++的二维数组是指具有两个下标的数组，有些数据要依赖于两个因素才能惟一地确定，因此才会引入二维数组。
C++二维数组的定义 C++中定义二维数组的一般格式：
类型标识符 数组名[常量表达式] [常量表达式]例如：int array[3][4]; 表示数组名为array，类型为整型数组，有3行4列，12个元素。
在C++中，我们可以把二
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2024-08-26 20:55:09
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若文章内容或图片失效，请留言反馈。部分素材来自网络，若不小心影响到您的利益，请联系博主删除。写这篇博客旨在制作笔记，方便个人在线阅览，巩固知识。无他用。二维数组的静态初始化格式：数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[][]{{元素1, 元素2}, {元素1, 元素2}};范例：int[][] arr = new int[][]{{11, 22}, {33, 44}};简化格式：数据类型[
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2024-07-05 12:46:55
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数组的定义数组是相同类型数据的有序集合。简单理解就是：数组是由若干个相同类型的数据，按照一定的顺序组合而成的。数组中的每一个数据我们可以称为元素，每个元素可以通过索引(下标)来访问(获取)。数组的一些特性java数组要求所有的元素具有相同的数据类型，因此一个数组只能存储一种数据类型的数据，而不能存储多种数据类型的数据。比如你这个数组是int类型的数组，那这个数组就不能存储boolean float
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2023-10-06 21:54:01
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Numpy提供大量用数组操作的函数，其中不乏常见的排序函数。这里讲一下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。1、如何对数组元素进行快速排序？使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序好的数组。使用方法： numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None) 参数：a : 要排序的数组；a
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2024-10-16 20:43:43
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1.一维数组1>静态初始化：数据类型[ ] 变量名 = {元素} 例：int[ ] arr = {1,2}动态初始化：数据类型[ ] 变量名 = new数据类型[数据长度]例：int[ ] arr = new int[2]还有一种形式是：int[ ] arr = new int[2] {1,2} (不用，知道即可)(数组的长度在初始化之后是固定不变的)2>访问数组元素时可以使用索引进行
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2023-09-29 07:32:01
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一、维数的变形。
1. 一维数组转二维数组以及同维变换。
2. 二维数组转化维度，ravel 和 flatten 。
二、数组的拼接。
1. 横向拼接 hstack 和 concatenate。
2. 纵向拼接 vstack 和 concatenate。
三、数组的分割。
1. 横向分割 hsplit 和 split。
2. 纵向分割 vsplit 和 split。
四、axis 图解
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2023-09-07 10:41:02
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1. 遍历def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
for i in range(len(a)):
a[i] = square(a[i])2. 推导式def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
a = [square(item) for
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2023-05-25 21:30:20
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