Numpy基础入门实例安装使用pip使用PyCharm入门实例基础运算Array基础创建各类矩阵矩阵基本属性索引取值矩阵运算Array分割Array合并深拷贝与浅拷贝 安装使用pip# 可以换国内源（如清华镜像）提高下载速度
pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用PyCha
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2024-04-04 12:54:19
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import numpy as np import cv2 from PIL import Image #lenna.jpg # Create a black image #img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) #Python-opencv划线/画圆/椭圆/添加文字 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/gan_playe...
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2018-07-06 13:56:00
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##numpy函数库中一些经常使用函数的记录 近期才開始接触python，python中为我们提供了大量的库，不太熟悉。因此在《机器学习实战》的学习中，对遇到的一些函数的使用方法进行记录。（1）mat( )numpy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都能够用于处理行列表示的数字元素。尽管他们看起来非常类似，可是在这两个数据类型上运行同样的数学运算能够得到不同的结
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2024-08-10 08:45:39
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>>> 2**np.arange(3, 6) array([ 8, 16, 32])
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2017-09-15 21:48:00
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目录Numpy、Pandas模块包简介数据操作分析实例操作：环境准备写代码实操部分总结体会Python语言自然不用多说了，专门做数据分析和数据挖掘、数据解刨的语言，模块很多使用方便。Numpy、Pandas模块包简介NumpyNumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 安装方法：pip install numpy 引用方式：import numpy as np NumPy:ndarry-多维数组对象 NumPy：ndarry-数据类型： NumPy：ndarry-创建： NumP
原创
2021-05-20 20:00:57
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1. 欧氏距离欧式距离欧氏距离是最常见也是最常用的一种距离计算方式，也叫欧几里得距离、 距离。 函数形式如下： 表示两个 维向量， 为两个 维向量的欧式距离。 python实现 import numpy as np
x = np.random.random(10)
y = np.random.rand
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2023-11-12 17:44:25
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目录 一、sum函数通用格式二、sum函数相关参数三、sum函数举例1、普通求和2、按单个属性（轴）求和3、按多个指定属性（轴）求和四、sum函数总结 一、sum函数通用格式sum函数的调用格式如下：numpy.sum(a, axis = None, dtype = None, out = None, keepdims = <no value>, initial = <
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2023-12-13 20:50:16
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原文链接：https://wklchris.github.io/Py3-numpy.html本文介绍如何使用 numpy，一个强大的 Python 科学计算库。对于 Wi...
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2021-07-12 11:31:49
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科普 """很多编程语言对数字精确度不是很敏感 python亦是如此 1234567890.0987654321 1234567890.01 但是python又可以做人工智能 机器学习 量化交易 数据分析等高精确度的工作内部其实就是通过相应的模块来实现""" 简介： 1.Numpy是高性能科学计算和 ...
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2021-10-13 21:28:00
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原文链接：https://wklchris.github.io/Py3-numpy.html本文介绍如何使用 numpy，一个强大的 Python 科学计算库。对于 Wi...
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2021-07-12 11:31:48
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一、数组和数的计算 数组和数计算，数组中的每个元素和数进行计算 1、加 import numpy as np arr1 = np.arange(12).reshape(3, 4) print(arr1) # 数组的每个元素和数进行加法运算 arr2 = arr1 + 2 print(arr2) 2、
原创
2021-07-14 13:43:36
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在数据科学和机器学习领域，使用Python的NumPy库来计算根均方误差（RMSE）是一项基本且重要的技能。RMSE是一种测量预测值与实际观测值之间差异的指标。他越小，模型的预测效果越好。本文将深入探讨如何使用NumPy计算RMSE的完整过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
### 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境兼容Python及其相关库。以下是技术栈
目录 numpy简介 numpy前戏 numpy数据结构 numpy数据类型 numpy其他功能 numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，也是pandas等其他数据分析的工具的基础 numpy具有多维数组功能，运算更加高效快速 下载模块 在notebook中如果需要执行pip命 ...
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2021-10-13 22:12:00
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Numpy是python数据科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象及处理数组的工具安装:pip install numpy1.创建数组np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况：1> 一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取 ...
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2021-10-21 18:07:00
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numpy中计算方差/协方差的函数 cov公式cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−Xˉ)(Yi−Yˉ)N−1cov(X,Y)= \cfrac{\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})} {N-1}cov(
原创
2022-01-05 14:05:38
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# 使用Python和NumPy计算IoU (Intersection over Union) 的步骤指南
在计算机视觉中，IoU（交并比）是一个广泛应用的指标，常用于评估物体检测模型的性能。而在Python中，使用NumPy库可以方便地进行计算。本文将引导你一步步地实现IoU的计算。
## 计算IoU的流程
首先，我们需要明确一下计算IoU的基本步骤。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤
数据都可以转换成矩阵，行就是每一条样本数据，列是每个字段的特征，numpy在矩阵计算上非常高效，可以快速处理数据并
原创
精选
2023-11-02 10:04:27
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# 如何使用NumPy计算Pandas DataFrame
在数据分析领域，使用Python的Pandas库与NumPy库相结合，能够高效地处理和分析数据。本文将带你逐步了解如何在Pandas DataFrame中使用NumPy进行计算。整个过程可以归纳为以下几个步骤。
## 流程表
| 步骤 | 描述 |
|----------
numpy矩阵的基本操作和运用函数这里是小弟学习numpy array的一些小总结，这里做一下笔记方便日后查看，若有错误请大家指正，共同进步。矩阵的初始化import numpy as np
"""
构造1、2、 3维数组
官方文档，print(help(np.array))
"""
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2], [2, 3]])
c
