Numpy 矩阵常用函数1 exp() and qurt()exp()代表指数函数,sqrt()进行开根号处理2 ravel()ravel()会将矩阵进行拉伸操作,拉平变为一个1D向量输出结果如下:3 stack()使用stack()进行矩阵之间的横向或者纵向堆叠操作,hstack横向堆叠,vstack纵向堆叠4 split()split()对矩阵进行切分操作,hspl...
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2021-09-01 15:08:15
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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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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
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2024-01-13 05:00:02
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文章目录一、Numpy 的加减乘除二、Numpy 的三角函数2.1 常见三角函数：`sin()`、`cos()`、`tan()`、`arcsin()`，`arccos()`， `arctan()`2.2 角度与弧度转化：`numpy.degrees()`三、Numpy 的元素精度函数3.1 四舍五入：`numpy.around()`3.2 向上取整：`numpy.ceil()`3.3 向下取整：
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2023-08-07 16:55:04
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简单记录python、Pandas和numpy中常用函数。
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2024-08-12 19:44:01
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2024-01-11 07:25:09
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引言：Numpy是科学计算库，是一个强大的N维数组对象Ndarray, 计算功能是数组的50倍，具有广播机制。其包含的数学函数极大地方便了数据计算与研究，也是pandas和Scipy的基础.import numpy as np1. Ndarray的基本属性Ndarray.ndim: 获取数组的维度Ndarray.shape:获取各个维度的长度，也叫形状Ndarray.dtype:获取元素的数据类型
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2023-08-29 15:27:15
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注意：下面函数的含义中尺寸大小指的是数组的属性shape的值 内容概括Numpy简介Numpy库函数讲解Numpy数据类型Numpy的创建numpy创建随机数组Numpy数组的属性函数Numpy更改数组形状Numpy统计函数Numpy算数操作Numpy比较操作Numpy的指数，对数，三角函数Numpy取整，四舍五入Numpy矩阵运算Numpy数组合并Numpy数组分割Numpy其他函数np.ten
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2023-08-06 14:32:09
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一、参考文章Numpy——dot()函数（矩阵点乘）二、小贴士a.dot(b) 与 np.dot(a,b)是一个效果
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2022-12-07 11:52:27
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1. 求和其他的常用的函数
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2022-12-28 15:22:24
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https://blog..net/lm_is_dc/article/details/81098805 numpy模块以下命令都是在浏览器中输入。 cmd命令窗口输入：jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一、导入模块import
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2019-06-26 10:28:00
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在了解了 Numpy 的基本运算操作，下面来看下 Numpy常用的函数。 数学运算函数 规约函数 下面所有的函数都支持axis来指定不同的轴，用法都是类似的。
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2021-07-21 15:08:10
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.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’)
.itemsize ：每个元素的大小，以字节为单位 ，每个元素占4个字节
ndarray数组的创建
np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型
np.ones(shape):
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2023-06-27 22:14:23
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关于Python第三方库NumPy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，提供了多维数组和矩阵的常用操作，同时也提供了一些高效的科学计算函数。NumPy可以直接完成数组和矩阵的运算，无需循环，同时其底层运算通过C语言实现，处理速度快效率高，适用于大规模多维数组运算。pip安装NumPy库：NumPy可利用pip方法进行安装：NumPy常用函数：1.
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2024-04-01 17:48:51
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numpy是用于处理矩阵运算非常好的工具。执行效率高，因为其底层是用的是C语句使用numpy,需要将数据转换成numpy能识别的矩阵格式。基本用法:numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)名称描述object数组或嵌套的数列dtype数组元素的数据类型，可选，例如：i
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2024-08-18 13:04:09
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安装： pip install numpy pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple 豆瓣镜像下载 常量： np.pi π 创建矩阵数组 1 import numpy as np 2 # array=np.array([[1,2,3],[
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2022-02-10 13:41:10
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首先引入该模块，建议下载anaconda。1.创建一个3*3的矩阵，打印一些基本操作：import numpy
t=numpy.array([[2,3,4],[5,6,7],[8,9,10]])
print(t)
print(t[1,0])#打印矩阵的第二行第一个元素
print(t[:,1])#打印第二列
print(t[0,:])#打印第一行运行结果：[[ 2 3 4]
[ 5 6
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2023-11-09 09:14:28
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目录 NumPy-矩阵部分NumPy 简介安装NumPy导入 NumPy数据类型和形状创建包含一个标量的 NumPy 数组：创建一个向量:创建矩阵张量更改形状NumPy里面的矩阵运算转置 NumPy-矩阵部分NumPy 简介numpy可用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。安装NumPypip install num
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2024-08-15 23:13:25
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