参考了https://www.yiibai.com/numpy/numpy_ndarray_object.html。其实opencv对像素进行运算用的就是numpy，它的MATLAB真的很像。学会了numpy，后面像素运算就完全看得懂了，或者说必须会numpy，否则的话，没办法往下学，那么废话不多说，直接开始吧。 下图中可以看到，二维数组的单维是可以元素个数不
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2024-05-23 21:37:14
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基本统计方法在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。前面三个指标：均值、方差、标准差都很好理解，我们直接看代码就行。
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2024-06-20 06:11:29
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前言正如我前面所讲，量化交易背后是有着一套严谨计算的过程的。我们进行量化交易时，如果进行原始数据的分析，一般避免不了进行数据的运算。所以，按照我跟大家讲的量化交易学习路线，我们需要先学习下numpy和pandas，这两个是python进行数据运算和处理的两个比较重要的依赖包。我们本篇文章先来看下，量化交易计算的Numpy。这里，我必须先友情提示下，接下去两章的内容会比较枯燥，因为涉及到一些数据计算
numpy基础知识1：创建数组import numpy as np
#数组的基本属性
#二维数组
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print('A=\n',A)
print('数组的尺寸（几行几列）：',A.shape)
print('查看第一个维度的大小（即行数）：',A.shape[0])
print('查看第二个维度的大小（即列数）：',A.shape[1]
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2024-05-29 09:29:24
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【数据分析：工具篇】NumPy（3）NumPy深度使用详解-2NumPy深度使用详解-2数组的切片常规切片方法高级切片方法数组操作调整形状连接数组分割数组数组展平维度转置最大值的索引最小值的索引总结 NumPy深度使用详解-2NumPy是Python的一个常用科学计算库，它是Numerical Python的缩写。它的核心是一个多维数组对象（ndarray），这个对象是一个快速而灵活的容器，可以
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2023-12-13 04:04:34
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Numpy提供大量用数组操作的函数，其中不乏常见的排序函数。这里讲一下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。1、如何对数组元素进行快速排序？使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序好的数组。使用方法： numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None) 参数：a : 要排序的数组；a
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2024-10-16 20:43:43
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数组
可以存储多个元素的容器（多个元素必须是同一个数据类型）
格式：
数据类型 [ ] 数组名；例，int [ ] arr
数据类型 数组名 [ ]；例，int arr [ ]数组初始化
动态初始化：具体数组中的元素值，由系统默认给定，数组长度由开发者定义！格式：
数据类型 [ ] 数组名 = new 数据类型 [ 数组长度 ] ；
数据类型 数组名 [ ] = new 数据类型 [ 数
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2024-06-01 14:10:12
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这里写目录标题螺旋矩阵[54. 螺旋矩阵](https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix/)[59. 螺旋矩阵 II](https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix-ii/)解题思想0：解题思想1：解题思想2：☆有序二维数组中元素的查找 螺旋矩阵54. 螺旋矩阵
给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照
Numpy首先要安装numpy，这里我们下载了anaconda，便于调用,创建一个二维数组，类型为floatimport numpy as np#array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0,like=None)
array=np.array([[1,2,3],[1,1,2]],dtype=float
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2024-03-25 15:28:38
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文章目录NumPy - Ndarray 对象数组类型NumPy - 数组属性创建数组索引和切片索引切片高级索引整数索引布尔索引数组操作修改数组形状翻转数组修改数组维度对数组进行广播运算连接数组分割数组数组的添加和删除数组排序函数字符串函数数学函数用法算数函数矩阵空矩阵0矩阵全1矩阵单位矩阵，对角线为1对角阵随机矩阵 NumPy - Ndarray 对象NumPy 中定义的最重要的对象是称为 nd
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2024-04-18 14:18:49
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1.二维数组所有元素有：1 5 8 4 6 5 8 6 89 54 25 1 9 81 23 65 24 60 各元素和是474
2.数组的和是474
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2023-05-31 21:19:42
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作为正式接触汇编的开篇，本文将研究二维数组的遍历问题。在图像处理中，通常需要遍历图像像素（即二维数组）。下面给出三个版本的遍历函数，并研究他们的汇编代码（VC2010编译器，x86版，Release模式）。（1）在两层循环内每次根据行列索引计算元素位置。（2）为了避免在内存循环内的乘法计算，可在每次外层循环中计算好行起始地址，内层循环每次执行++操作。（3）将外层循环的乘法操作也去掉，在循环外部先
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2023-08-11 19:48:48
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按行遍历的效率大概是是按列遍历的0.5倍 在c语言中，数组在内存中是按行存储的，按行遍历时可以由指向数组第一个数的指针一直向后遍历，由于二维数组的内存地址是连续的，当前行的尾与下一行的头相邻，所以可以直接到下一行我们眼中的二维数组：内存中的二维数组：按行遍历比按列遍历的效率高体现在这些方面： 1. CPU高速缓存：在计算机系统中，CPU高速缓存（英语：CPU Cache，在本文中简称缓存
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2024-01-14 08:12:23
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一.创建ndarray对象我们习惯以as np的方式导入Numpy函数库。import numpy as npndarray对象表示一个数组，Numpy所有的函数都关于这个对象进行操作的。 下面的代码我是使用交互式IPython运行的，所以没有使用print输出，而是直接输出对象展现的。方法一：直接赋值法a = np.array([1,2,3,4]) # 一维数组
b = np.array([[1
数组，占据一块连续内存并按照顺序存储数据的一种最简单的数据结构。数组的空间效率不好，经常会有空闲的区域没有得到充分利用。数组的时间效率较好，可以根据下标在O（1）时间读写任何元素。可以利用数组来实现简单哈希表O（1）查找：以数组下标作为哈希表的键值key，以数组中的每一个数字作为哈希表的值（value).值得注意的是，当数组作为函数的参数进行传递时，数组会自动退化为同类型的指针。题目：
在一个二维
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2024-07-04 06:17:53
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今天来学习一下数组的遍历、删除等知识点： 1 数组的遍历 数组元素的遍历可以使用for循环，采用关键字for...invar aCity = new Array("北京","上海","广州"); //声明一个数组 //遍
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2023-06-01 23:22:45
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python中遍历二维数组遍历数组matrix matrix = [ [ 11, 15, 19], [10, 11, 13], [12, 13, 15] ]第一种方式，这种方式需要每行的长度一致。代码：for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[0])):
print(matrix[i][j])这种方式当数组各行长度不一致时
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2023-06-01 09:33:21
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public static void main(String[] args) {
int [][]arr={
{11,22,33},
{44,55,66}
};
printArray(arr);
int sum= getSum(arr);
Syste
原创
2023-04-21 12:29:27
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一。索引与切片。 nump的索引和python中的索引差不多，都是左开右闭区间。 如一个普通的array的索引，是由0开始的：res = np.array([1,2,3,4,5]) #### nparray索引是从0开始
res[1]
2 一个二维数组的索引有两种res = np.array([[1,2,3,5],[6,7,8,9]])
res[1,1]
7 或者（推荐）：res[1][1
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2024-02-29 22:36:15
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二维数组：遍历一下：代码 if ($roleMenuPackages) { $mids = Array(); foreach ($roleMenuPackages as $rd']; ...
原创
2023-01-12 01:41:25
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