numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)Create an array.Parameters: object : array_like An array, any object exposing the array interface, an object w...
原创
2021-08-12 22:24:15
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Numpy（numpy.array()）
基础
通常习惯于在使用numpy的时候起别名"np" : import numpy as np
使用numpy的意义
why not python's 'List'
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2023-09-10 15:14:02
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为什么要用numpy
Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。 Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解)，也没有各种运
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2019-07-31 10:47:00
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一、简介 numpy主要是用来存储和处理大型矩阵，提供了一种存储单一数据类型的多维数组对象------ndarray。还提供了多种运算函数，能够完成数据计算和统计分析，是数据分析的重要工具包。二、数组对象(ndarray)1、创建数组对象 （1）、创建自定义数组numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndm
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2023-08-04 23:53:19
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文章目录1 numpy简介2 numpy数组类型3 numpy创建数组3.1 通过列表或元组转化3.2 arange函数创建数组3.3 linspace生成等差数列3.4 logspace生成等差数列3.5 ones与zeros系列函数 1 numpy简介numpy是python用于快速处理大型矩阵的科学计算库，numpy允许在python中做向量和矩阵的运算。numpy的主要对象是同质多维数组
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2023-06-20 23:12:30
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机器学习算法中大部分都是调用Numpy库来完成基础数值计算的。 安装方法：pip3 install numpy1. ndarray数组基础 python中用列表保存一组值，可将列表当数组使用。另外，python中有array模块，但它不支持多维数组，无论是时列表还是array模块都没有科学运算函数，不适合做矩阵等科学计算。numpy没有使用python本身的数组机制，而是提供了ndarray对象，
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2023-08-17 20:38:45
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1.用scipy import scipy scipy.misc.imsave('test.jpg', img) 2.用PIL from PIL import Image im = Image.fromarray(img) im.save("test.jpg")
原创
2022-07-15 20:59:58
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很
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2022-06-02 07:22:35
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https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.array.html#pandas.array`pandas.array()`和`numpy.array()`都是用于创建数组的函数，但它们在一些方面有所不同¹²：
1. **数据类型**：`numpy.array()`可以创建多维数组，而`pandas.array(
原创
2023-12-15 13:25:30
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一个python 整数其实是一个指向这个包含所有python object信息的内存的位置指针。 list:一个指向一系列指针块的指针，其中每个指针都指向一个完整的python object-对象，例如integer。 每一个list 元素是一个包括数据和信息类型的完整结构。（每一个item都是一个
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2018-10-15 01:05:00
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concatenate只能合并维度一样的数据。加是copy（）则不同步修改。参数为-1时自动识别个数。查看维度（元组形式）
原创
2024-02-26 11:18:42
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# Python数组降维实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python数组的降维。在本文中，我将介绍整个降维过程的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 降维的流程
降维是将多维数组转换为一维数组的过程。下面是降维的基本步骤：
1. 定义一个多维数组。
2. 使用适当的方法将多维数组降维为一维数组。
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。
#
原创
2024-01-02 06:03:49
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使用sklearn库初次尝试PCA和T-SNE，原理还不太理解，写错了请一定指出，或者等我自己发现hhhh1. PCA首先读入sklearn里自带的鸢尾花数据库，并调用相关的包，再查看一下这些数据都是些啥：import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets impor
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2023-08-15 13:40:53
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参考：scipy.ndimage.zoom 参考：python图像大小缩放使用cv2.resize()或scipy.ndimage.zoom() 参考：【Scipy】scipy.ndimage.zoom矩阵放缩 数据在输入到 U-Net 网络里面，尺寸需要是 32 的倍数，这样才能保证输入与输出尺寸 ...
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2021-07-22 11:52:00
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import numpy as npa = np.array([[0,2, 0], [0,5, 0], [0,8, 0]])del_index = []for col in range(3): if a[0][col] == 0: del_index.append(col)print(del_index)a = np.dele
原创
2022-07-18 10:57:48
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# Python Numpy 矩阵降维
在数据分析和机器学习领域，矩阵降维是一种常见的技术，用于减少数据的复杂性和提高计算效率。在 Python 中，我们通常使用 NumPy 库来处理矩阵和数组。本文将介绍如何使用 NumPy 进行矩阵降维，并提供一些代码示例。
## 矩阵降维简介
矩阵降维通常指的是将一个高维矩阵转换为一个低维矩阵，同时尽可能保留原始数据的结构和特征。这可以通过多种方法实现
原创
2024-07-25 03:41:26
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来自：宋天龙《PYTHON数据分析与数据化运营》，以下内容比较简陋，方便日后翻阅。1. python实现数据降维数据降维的情况： 1.维度数量 2.建模是否需要保留原始维度，保留：特征选择；不保留：特征转化（PCA,LDA） 3.对模型的计算效率和时效性 降维的方式：特征选择，特征转换，特征组合import numpy as np
from sklearn.tree import Decisio
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2023-08-31 19:27:34
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numpy.stack(list, axis=0 ) 或更简单地 numpy.vstack(list) 以上代码可以将list中的所有numpy.array进行合并，无需循环。
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2020-11-21 05:33:00
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很灵活，但效率不高效率高numpy能创建向量和矩阵numpy.array的基本操作使用逗号运算符号比较好Reshape
原创
2021-08-17 16:22:30
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numpy.stack(list, axis=0 ) 或更简单地 numpy.vstack(list) 以上代码可以将list中的...
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2020-05-06 02:19:00
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