1.矩阵和向量【知道】 矩阵就是特殊的二维数组 向量就是一行或者一列的数据 2.矩阵加法和标量乘法【知道】 矩阵的加法:行列数相等的可以加。 矩阵的乘法:每个元素都要乘。 3.矩阵和矩阵(向量)相乘 【知道】 (M行, N列)*(N行, L列) = (M行, L列) 4.矩阵性质【知道】 矩阵不满足 ...
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2021-09-08 16:32:00
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文章目录一、简介二、N维数组-ndarray1.ndarray的属性2.ndarray的形状三、基本操作1.全0数组2.全0/1数组3.从现有数组
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2023-01-09 17:12:17
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查看版本array的缺点是没有将数据当做向量或者矩阵，不支持基本运算。查看数据类型对于整型来说赋值浮点数会隐式转换。
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2024-02-27 11:48:42
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8.2 矩阵(Matrix)对象Matrix类型继承于ndarray类型，因此含有ndarray的所有数据属性和方法。Matrix类型与ndarray类型有六个重要的不同点，当你当Matrix对象当arrays操作时，这些不同点会导致非预期的结果。1）Matrix对象可以使用一个Matlab风格的字符串来创建，也就是一个以空格分隔列，以分号分隔行的字符串。2）Matrix对
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2022-08-01 12:02:03
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numpy-统计排序 常用统计函数 最大最小 函数 描述 最小 np.amin(arr,axis) 查找指定轴上，数组元素的最小值 np.amax(arr,axis) 查找指定轴上，数组元素的最大值 np.min(arr,axis) 查找指定轴上，数组元素的最小值 最大 np.max(arr,axi ...
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2021-08-22 15:23:00
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numpy-创建数组 Ndarray 对象 NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。可以使用基于零的索引访问集合中的项目。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象（称为dtyp ...
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2021-07-15 09:20:00
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NumPy-快速上手数组的创建NumPy的特点是其N维数组对象ndarray。ndarray是一系列同类型数据的集合。ndarray对象用于存放同类型元素的多维数组。import numpy as npa=np.array([1,2,3])print(a)print(type(a))创建区间数组arange参数（初始值，结束值，步长） 不包含结束值import numpy as npa=np.arange(1,10,3)print(a)b=np.arange(1,10,0.5
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2022-03-19 10:36:38
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数组变换 数组变换 函数 描述 array.shape=(2,3) 数组形状、修改数组 array.reshape((2,3)) 修改形状 展开 array.flatten(array) 展开数组，压缩为一维数组，会进行拷贝 展开 np.ravel(array) 展开数组，压缩为一维数组，不进行拷贝 ...
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2021-07-18 21:11:00
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NumPy-快速上手数组的创建NumPy的特点是其N维数组对象ndarray。ndarray是一系列同类型数据的集合。ndarray对象用于存放同类型元素的多维数组。
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2021-11-20 10:17:58
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Python 2.7.11 (v2.7.11:6d1b6a68f775, Dec 5 2015, 20:32:19) [MSC v.1500 32 bit (
Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from numpy impo
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2023-05-16 11:51:59
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Numpy简单介绍 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，能够用来当作数组使用，只是因为列表的元素能够是不论什么对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，须要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这样的结构显然比較浪费内存和CPU计算时间。 此外
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2016-04-18 18:47:00
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副本。 另一方面，如果提供了相同内存内容的不同视图，我们将其称为视图。 无复制id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符，类似于 C 中的指针。任何变化都反映在另一个数组上。 例如，一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。 示例import numpy as np a = np.arange(6) print '我们的数组是：
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2022-11-29 20:28:54
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numpy-生成数据生成全0矩阵import numpy as npa=np.zeros(5)# 设置数据类
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2022-03-22 09:37:14
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一矩阵：
矩阵是矩形状的数组（废话）。行为m列为n的矩阵称为m*n矩阵，行数和列数相同的矩阵称为方阵。如果两个矩阵有同样数量的行和列且每个位置上的对应的项都相等，则这两个矩阵是相等的。
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2016-10-01 09:12:54
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索引和遍历 NumPy 的切片创建了 view 而不是像内置的python序列（如string、tuple和list）那样的副本。在从大型数组中提取一小部分时必须小心，因为提取的小部分包含对大型原始数组的引用，在对其派生的所有数组进行垃圾收集之前，不会释放这些数组的内存。在这种情况下， copy() ...
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2021-08-04 08:59:00
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numpy-生成数据生成全0矩阵import numpy as npa=np.zeros(5)# 设置数据类型b=np.zeros(5,dtype=int)# 设置维度c=np.zeros(shape=
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2021-11-20 10:16:26
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文章目录一、 Numpy 矩阵1、矩阵的创建2、矩阵的计算3、矩阵的属性二、Numpy 数组1. 数组的创建2. 数组的属性3. 数组的索引4. 特殊函数创建数组（1）类似于range（2）等差数列（3）等比数列【难点】 一、 Numpy 矩阵numpy：计算模块，主要有两种数据类型：数组、矩阵 特点：运算快在这里，我们使用Jupyter Notebook工具首先，导入模块import nump
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2023-12-17 17:17:13
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# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as np# 二维随机数组array = np.random.rand(4, 4)print array# 二维数组转成矩阵randmat = np.mat(array)print ran
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2022-12-07 14:12:46
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乘法Numpy 中有三种常用的乘法：dot、matmul 和 multiply，对于新手来说很容易混淆三者的用法。1. multiply: element-wise 乘法这种乘法也叫 Hadamard product、Schur product，在数学上是指“两个矩阵的对应元素相乘”：但 Numpy 要更复杂一点，它操作的对象是 N 维的数组（或者更常见地
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2023-06-30 14:36:23
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转载请注明：虚幻私塾 » numpy矩阵的运算2学习资料:Numpy官方英文教材通过上一节的学习，我们可以了解到一部分矩阵中元素的计算和查找操
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2022-06-16 21:15:41
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