文章目录1. 一个典型例子2. 数组的创建3. 打印数组4. 基本操作5. 通用函数6. 索引、切片、迭代 NumPy的数组类被称为ndarray。别名为 array。
ndarray.ndim：数组的轴（维度）的个数。又称为rank。
ndarray.shape：数组的维度。是一个整数的元组，对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数
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2023-12-21 07:05:57
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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
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numpy数组ndarray创建1）创建ndarray数组—array方法2）创建数组方法总结ndarray数据类型1）astype方法2）astype方法传参形式 Numpy的全名是numerical Python，是高性能的科学计算和数据分析基础包，是很多高级工具的构建基础。 numpy模块的基本功能能够总结为 ： 1.ndarray，具有向量计算和复杂广播能力的多维数组；快速而且节省空
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2023-12-25 18:59:47
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改变数组形状、数组展开、轴移动、轴交换、数组转置、维度改变、类型转换、数组连接、数组堆叠、数组拆分、元素删除、插入、附加、重设尺寸、翻转数组
按序号查看1.改变数组形状2.数组展开3.轴移动4.轴交换5.数组转置6.维度改变7.类型转换8.数组连接9.数组堆叠10.数组拆分11.元素删除12.插入13.附加14.重设尺寸15.翻转数组0. NumPy 数
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2023-06-29 19:26:10
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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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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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numpy之数组运算以及统计函数简单介绍四则运算import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
a
#array([1, 2, 3])
a * 3
#array([3, 6, 9])
#数组中的每个元素进行对应的四则运算。
b = a + 10
b
#array([11, 12, 13])
a+b
#array([12, 14, 16])
#数组的四则运算则
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2023-10-11 10:15:31
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# 如何输出numpy的size
## 介绍
在Python中，使用NumPy库可以进行高性能的科学计算和数据处理。NumPy提供了一个多维数组对象ndarray，以及对这些数组进行操作的各种函数和方法。在某些情况下，我们需要知道ndarray的大小，即数组的维度。
本文将介绍如何使用Python输出NumPy数组的大小（即数组的维度），并给出详细的代码示例。
## 实现步骤
下面的表格展示
原创
2023-08-26 14:48:55
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如同python中自带的切片，numpy中也有类似的切片功能。接下来对两个功能进行一下简单的对比。 首先测试Python自带的功能，在shell窗口中测试如下：In [1]: data =range(10) In [2]: dataOut[2]: [0, 1, 2,3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] In [3]: data1 =data[3:7]
原创
2022-03-11 14:23:00
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0. 数组的创建一维数组输出结果指定数据类型调整数据类型生成小数二维数组的创建1. 查看数组的形状2. 改变维度3. 数组的计算4. 数组的索引和切片取指定的行和连续的行取不连续的多行取连续的列和不连续的列...
原创
2022-12-28 15:22:34
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简单试用了一下numpy中的数组排序功能，处理一维数组的时候有点让我觉得像Java的体验。不过，numpy中排序给出的使用方式更加丰富一点，尤其是面向向量计算的时候。下面通过简单的示范来做一下小结。In [48]: arr1 = randn(100)In [49]: arr1Out[49]:array([ 0.91021301, -0.42849536, 0.353204
原创
2022-03-11 14:17:40
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加法和减法
原创
2022-12-28 15:22:16
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简单试用了一下numpy中的数组排序功能，处理一维数组的时候有点让我觉得像Java的体验。不过，numpy中排序给出的使用方式更加丰富一点，尤其是面向向量计算的时候。下面通过简单的示范来做一下小结。In [48]: arr1 = randn(100)In [49]: arr1Out[49]:array([ 0.91021301, -0.42849536, 0.353204
原创
2021-07-08 14:29:55
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如同python中自带的切片，numpy中也有类似的切片功能。接下来对两个功能进行一下简单的对比。 首先测试Python自带的功能，在shell窗口中测试如下：In [1]: data =range(10) In [2]: dataOut[2]: [0, 1, 2,3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] In [3]: data1 =data[3:7]
原创
2021-07-08 14:30:08
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前言Numpy（Numerical Python），Python的一种开源的数值计算扩展我觉得比较简单好理解的显示结果就不会在文中再体现出来，我更愿意在这篇博客中写下我遇到过的坑，以及自己对于一些方法的个人理解，如果读者有需要还是更建议全部自己敲一遍。我学的时候是全部都自己敲了一遍，并在这过程中才能发现许多问题。代码看着简单，其实并不简单，谁敲谁知道。1. 创建不同类型的array直接使用nump
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2023-12-05 09:24:57
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一、算数运算numpy.add() :数组相加numpy.subtract():数组相减numpy.multiply():数组相乘numpy.devide():数组相除import numpy as np
A = np.array([1,2,3,4,5])
B = np.array([1,2,3,4,5])
print('A+B = ',np.add(A,B))
print('A-B = ',np
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2023-11-06 16:56:55
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1. 介绍python本身含有列表和数组，但对于大数据来说，仍有不足，如不支持多维数组，也没有各种运算函数，不适合做数值运算。NumPy弥补了这些不足，它提供了两种基本的对象：ndarray：存储单一数据类型的多维数组ufunc: 能够对数组进行处理的汗水2. 生成ndarray的几种方式2.1 从已有数据中创建示例一：import numpy as np
list1 = [1, 2, 3, 4]
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2023-09-21 01:48:18
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# Python查看数组中的size
## 引言
在Python中，如果想要查看数组的大小或长度，我们可以使用内置的len()函数来实现。在本篇文章中，我将向你展示如何使用Python来查看数组的大小，帮助你解决这个问题。
## 步骤说明
下面是实现“Python查看数组中的size”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的模块 |
| 步骤2
原创
2023-12-17 06:11:09
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# Python中单行NumPy数组和单列NumPy数组的卷积
在科学计算和数据处理领域，NumPy是一个极为重要的库，它支持多维数组对象以及各种运算。卷积是一种在信号处理中广泛使用的操作，可以用来过滤信号、平滑图像等。在这篇文章中，我们将重点探讨如何在Python中使用NumPy处理单行和单列数组的卷积。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，通常用于信号处理中。给定两个函数（或者序列）
函数作用：计算当前数组中元素的总个数函数调用方法：numpy.ndarray.size代码如下：import numpy as npclass NumpyStudy: @staticmethod def mainProgra
原创
2022-07-13 18:15:32
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