Tensor 数据类型在介绍 Tensor 数据之前，先介绍两种 Python 常用的数据结构，并解释，为什么做深度学习不用这些数据结构，而是要用 Tensor。List ： Python中最常用的数据结构，以 [ ] 括起来，如 [1, 1.1, ‘hello’, ‘(1,2)’, layers] ，缺点是储存图片占用内存非常大，读写图片数据效率低。np.array ： 存成一个静态
numpy库1 Numpy介绍2 ndarray与Python原生list运算效率对比ndarray与Python的内存区别ndarray支持并行化运算（向量化运算）效率远高于纯Python代码3 N维数组-ndarray的属性、类型4 基本操作4.1 生成数组的方法4.1.1 生成0和1的数组4.1.2 从现有数组创建4.1.3 生成固定范围的数组4.2 生成随机数组4.2.1 正态分布数组的
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2023-10-27 11:53:07
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# Python Pandas列数目的实现
## 介绍
在使用Python进行数据分析和处理时，Pandas是一个非常常用的库。Pandas提供了灵活和高效的数据结构，使得数据的操作和分析变得简单快捷。其中，DataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一，它类似于Excel中的二维表格，可以进行数据的增删改查等操作。
在处理DataFrame时，有时我们需要知道DataFrame中列的
原创
2023-08-23 12:58:19
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NumPy和Pandas常用库1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下：ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。 首
原创
2023-05-31 11:05:56
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一、什么是 NumPy？NumPy 是用于处理数组的 python 库。它还拥有在线性代数、傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数。NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，您可以自由使用它。NumPy 指的是数值 Python（Numerical Python）。为何使用 NumPy？在 Python 中，我们有满足数组功能的列表，但是处理起来很慢。Num
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2023-12-27 15:01:16
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NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。现在通过这篇笔记简单整理一下numpy库的一些简单使用方法。主要参考了NumPy 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com)教程。 文章目录一、创建数组和数据类型1.ndarray的介绍2.数组的属性与数据类型3.创建数组二、数组的简单操作
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2023-10-10 08:58:57
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# 项目方案：利用NumPy库进行数据分析
## 项目背景
在数据科学和分析中，Python作为一种强大的编程语言，倾向于与不同的库和工具结合使用，以提高效率和性能。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库之一，提供了支持大型、多维数组和矩阵的功能，以及对它们进行操作的大量工具。为了帮助广大开发者及数据科学家理解NumPy库与Python的对应关系，本文将讨论如何将NumPy应用于
# Numpy库与Python对应版本的关系
在数据科学和机器学习的领域，Python已经成为了一种不可或缺的工具。而在Python生态系统中，Numpy库则是最重要的工具之一。Numpy提供了高性能的多维数组对象、各种数组处理能力以及大量的数学函数，广泛用于科学计算、数据分析等几个领域。在这篇文章中，我们将深入探讨Numpy库与Python版本之间的关系，以及如何在编码中有效利用Numpy。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray；广播功能函数；整合 C/C++/Fortran 代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能等。NumPy 通常与 S
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2024-04-23 15:51:46
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# Linux 安装 Python Numpy 库和 Matplotlib 库
## 简介
Python 是一种非常流行的编程语言，广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。Numpy 库是 Python 中用于进行数值计算的一个重要库，提供了高效的数组操作功能；Matplotlib 库是 Python 中用于绘制图形的库，可以轻松地生成各种类型的图表和图形。
本文将介绍如何在 Linu
原创
2023-07-15 18:15:24
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import numpy as np# 1、创建数组array1_1 = np.array(range(0,6)) # 创建一维数组print(array1_1)print(array1_1.shape) # 调用shape查看array1的数据结构array1_2 = array1_1.reshape(2, 3) # 初始化数组为二维结构array1...
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2023-10-10 09:54:57
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Numpy简介： NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用
原创
2022-06-19 02:33:28
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目录1、概述（1）Python进阶提高（2）常用模块（3）Numpy库2
原创
2022-08-16 01:03:39
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1.np.loadtxt 用法 读取txt文件numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)参数的作用如下：fnameimport numpy as np
# 首先给出最简单的loadtxt的代码,
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2023-12-01 09:32:19
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Python很火，我也下了个来耍耍一阵子。可是渐渐地，我已经不满足于它的基本库了，我把目光转到了Numpy~~~~~ 然而想法总是比现实容易，因为我之前下的是Python3.3.x，所有没有自带pip！！！（这里得插一句：很多人以为Python都是自带pip的，之前的我也是（掩脸笑），印象中是Python2.7.x以上和Python3.4.x以上版本才自带的，我刚好飘过！！！）以至于后来，在装p
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2023-12-28 23:23:44
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numpy 库简单使用一、numpy库简介 Python标准库中提供了一个array类型，用于保存数组类型的数据，然而这个类型不支持多维数据，不适合数值运算。作为Python的第三方库numpy便有了用武之地。 numpy库处理的最基础数据类型是用同种元素构成的多维数组(ndarray)，简称数组。数组中所有元素的类型必须相同，数组中元素可以用整数索引，序号从0开始。ndarray类型的维度叫
学习即刨根问底，找到最根本的解释和找到最纯正的英文解释，用逻辑去解释这个世界的一切。上瘾Numpy基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。N维数组容器来存储和处理大型矩阵**，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。**这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。Pandas提供
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2023-08-18 15:52:26
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NumPy库常见操作一、安装与导入NumPy库1. 安装NumPy库2. 导入NumPy库二、创建数组（np.array）1. 创建一维数组2. 创建二维数组3. 生成一个指定起止与步长的等差数列（arange函数和linspace函数）4. 生成对数间隔的数组（logspace函数）5. 生成全0/全1数组（zeros、ones函数）（1）全0数组（2）全1数组6. 生成随机数组（random
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2023-12-23 23:28:49
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学习python也有几个月了，总结下numpy库的用法，方便以后查找使用。numpy库主要作于科学计算，是一个多维数组对象，称为ndarray，是scipy\pandas等库的基础。1、创建数组：array()函数，括号内可以是列表、元祖等。import numpy as np
1)ar1 = np.array([1,2,3,4,5]) # list
2) ar2 = np.array((1
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2023-06-30 16:19:18
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目录Numpy的基本使用NumPy库中用于创建数组的函数NumPy库中用于随机数生成的函数NumPy数组的属性（维度、形状、元素总数、数据类型和每个元素的字节大小）Numpy的基本使用NumPy是Python科学计算的基础库，主要用于数组和矩阵运算。NumPy提供了许多高效的方法来操作数据和执行数值计算，并且具有比Python内置列表更高的性能。以下是一些NumPy库的使用示例：1.导入NumPy
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2023-08-07 20:05:49
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