声明一个张量import numpy as npA=np.array([[0,2,4,7], [2,4,6,9], [1,3,7,0]]
原创
2022-11-01 17:50:12
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链接：://blog..net/blog_empire/article/details/39298557 一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：
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2020-05-03 21:29:00
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一、创建特殊的数组 1、ones() 语法 np.ones(shape, dtype=None) # shape 创建数组的shape # dtype 指定数组的数据类型 例子 import numpy as np arr1 = np.ones((3, 4), dtype="int64") prin
原创
2021-07-14 13:43:32
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Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。 ndarray对象 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 ...
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2021-08-16 16:03:00
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1、数组的拼接 import numpy as np t1 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]) t2 = np.array([[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23] ...
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2021-10-20 22:13:00
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说明：本blog基于python3版本, numpy 1.22.0 文章目录前言一、数学统计方法的全元素操作二、数学统计方法的按轴操作总结 前言numpy的数学统计方法主要有7个，分别是 sum（求和），mean（求均值），std/var（求标准差/方差），min/max（求最大/最小值），argmin/argmax（求最大/最小值的位置），cumsum（求累和），cumprod（求累积）一、数学
numpy 常用方式
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2021-09-17 15:32:39
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1，矩阵相关 矩阵求逆和求行列式的值 需求是需要验证视觉给到我的是否和我预期的姿态大致一样 假设视觉给我的姿态是 -0.999986 0.00530258 00.00530258 0.999986 0 -0 0 -1而我预期的姿态是 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 import numpy ...
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2021-10-31 22:41:00
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查看属性 .ndim ：维度 .shape ：各维度的尺度 （2，5） .size ：元素的个数 10 .dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’) ndarray数组的创建 np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(shape): 生成全1 n
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2020-06-09 22:47:00
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1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims )经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例：
axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵
2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式3、data.T：将矩阵进行转置4、
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2020-04-04 14:36:00
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另附Stanford的Numpy Tutorial地址：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/一、数组方法创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist()创建数组：np.zeros((2,3))
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2023-07-03 23:06:07
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NumPy 的常用数据类型 np.random 随机数模块
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2021-07-21 16:31:47
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1. 转置矩阵或向量 # 加载库 import numpy as np # 创建向量 vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 转置向量 ve ...
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2021-11-03 13:22:00
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1. 库下的全局函数全局函数np.funcation_name()一般属于非更易型函数既然非更易，就需有返回值，否则函数无意义；2. np.zeros()>> np.zeros(())array(0.0) # 也即接收空参的 tuple；123np.logaddexpnumpy.logaddexp(x1, x2[, out])
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2021-05-07 18:04:37
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属于Numpy的函数。 一：通用函数 1.说明 是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。 2.一元函数 3.二元函数 二：矢量计算 1.numpy.where 主要有两种用法 np.where(condition, x, y)：满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 np
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2018-09-13 20:36:00
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## Python Numpy常用函数
### 1. 简介
NumPy（Numerical Python）是Python中一个用于科学计算的库。它提供了高级的数学函数以及支持大型多维数组和矩阵的数据结构。NumPy是SciPy（Scientific Python）生态系统中的基础库之一，它与其他科学计算库如Pandas、Matplotlib等一起构成了强大的数据分析工具。
### 2. 安装
clip两个版本：np.clip作为成员函数，x.clip将一序列（sequence）中所有小于零的元素置零：>>> x = np.arange(-5, 5)>>> xarray([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]) 123法1，布尔索引>>> x0array([
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2021-05-07 18:04:38
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本文转载自《利用python进行数据分析-第二版》
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2022-10-31 17:14:37
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数组形状操作(1)生成二维随机数组import numpy as npa = np.random.random((3, 2))(2) 查看数组维度(形状)a.shape(3) 更改数组的形状 (不改变原始数组)a.reshape(2, 3) # reshape 并不改变原始数组(4)更改数组形状（改变原始数组）：a.resize(2, 3) # res...
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2023-02-18 00:22:03
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简单记录python、Pandas和numpy中常用函数。
