1. 前言NumPy 与 Python 的内置序列相比，它提供了更多的索引方式。除了在《Numpy切片和索引》一节用到索引方式外，在 NumPy 中还可以使用高级索引方式，比如整数数组索引、布尔索引以及花式索引，本节主要对上述三种索引方式做详细介绍。高级索引返回的是数组的副本（深拷贝），而切片操作返回的是数组视图（浅拷贝）。如果您对副本和视图的概念陌生，可直接跳转学习《NumPy副本和视图》一节。
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2023-07-06 11:31:14
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NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：实际的数据；描述这些数据的元数据。大部分的数组操作仅仅修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。1.创建数组NumPy 中的
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2023-08-10 14:17:35
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一、NumPy是什么？NumPy是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，如数据统计，随机数生成，其提供最核心类型为多维数组（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。NumPy安装pip install numpy二、利用array创建数组numpy模块中的array函数可生成多维数组，若生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表
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2024-06-18 06:09:29
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Numpy学习笔记002 目录Numpy学习笔记002四、Numpy数组的基本使用1.什么是数组2.Numpy如何创建数组(ndarray对象)2.1 根据`Python`中的列表生成：2.2 使用`np.random`生成随机数的数组2.3 numpy原生数组的创建2.3.1 `numpy.arange`生成2.3.2 `numpy.zeros()`函数2.3.3 `numpy.ones()`函
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2023-08-10 23:11:48
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一、查看与指定数值类型import numpy as np # 导入 NumPy 模块
#TODO 1 指定数值类型，修改数值类型，查看数值类型
a = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=np.float64) # 指定 1 维数组的数值类型为 float64
print(a, a.dtype) # 查看 a 及 dtype 类型
print(a.astype
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2023-07-05 15:06:58
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1. 介绍python本身含有列表和数组，但对于大数据来说，仍有不足，如不支持多维数组，也没有各种运算函数，不适合做数值运算。NumPy弥补了这些不足，它提供了两种基本的对象：ndarray：存储单一数据类型的多维数组ufunc: 能够对数组进行处理的汗水2. 生成ndarray的几种方式2.1 从已有数据中创建示例一：import numpy as np
list1 = [1, 2, 3, 4]
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2023-09-21 01:48:18
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一、算数运算numpy.add() :数组相加numpy.subtract():数组相减numpy.multiply():数组相乘numpy.devide():数组相除import numpy as np
A = np.array([1,2,3,4,5])
B = np.array([1,2,3,4,5])
print('A+B = ',np.add(A,B))
print('A-B = ',np
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2023-11-06 16:56:55
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numpy数组ndarray创建1）创建ndarray数组—array方法2）创建数组方法总结ndarray数据类型1）astype方法2）astype方法传参形式 Numpy的全名是numerical Python，是高性能的科学计算和数据分析基础包，是很多高级工具的构建基础。 numpy模块的基本功能能够总结为 ： 1.ndarray，具有向量计算和复杂广播能力的多维数组；快速而且节省空
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2023-12-25 18:59:47
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前言Numpy（Numerical Python），Python的一种开源的数值计算扩展我觉得比较简单好理解的显示结果就不会在文中再体现出来，我更愿意在这篇博客中写下我遇到过的坑，以及自己对于一些方法的个人理解，如果读者有需要还是更建议全部自己敲一遍。我学的时候是全部都自己敲了一遍，并在这过程中才能发现许多问题。代码看着简单，其实并不简单，谁敲谁知道。1. 创建不同类型的array直接使用nump
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2023-12-05 09:24:57
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改变数组形状、数组展开、轴移动、轴交换、数组转置、维度改变、类型转换、数组连接、数组堆叠、数组拆分、元素删除、插入、附加、重设尺寸、翻转数组
按序号查看1.改变数组形状2.数组展开3.轴移动4.轴交换5.数组转置6.维度改变7.类型转换8.数组连接9.数组堆叠10.数组拆分11.元素删除12.插入13.附加14.重设尺寸15.翻转数组0. NumPy 数
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2023-06-29 19:26:10
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# Python中的numpy库：bool类型转换为int类型
在Python中，NumPy是一个功能强大的数值计算库，它提供了丰富的数学函数和支持数组操作的工具。在NumPy中，有时我们需要将布尔类型（bool）的数据转换为整数类型（int），以便更好地处理数据和进行计算。
## bool类型和int类型的转换
在Python中，bool类型是布尔值，只能取True或False两个值。而i
原创
2024-06-15 04:58:59
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# Python NumPy：bool转int
在Python中，NumPy（Numerical Python）是一个重要的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理数组的工具。在NumPy中，我们经常需要将布尔值（bool）转换为整数（int），以在计算和处理数据时进行相应的操作。
## 布尔值和整数的对应关系
布尔值表示逻辑上的真（True）和假（False），而整数则表示数字的数
原创
2023-12-24 07:25:10
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Python基础Python 是一种计算机编程语言。计算机编程语言和我们日常使用的自然语言有所不同，最大的区别就是，自然语言在不同的语境下有不同的理解，而计算机要根据编程语言执行任务，就必须保证编程语言写出的程序决不能有歧义，所以，任何一种编程语言都有自己的一套语法，编译器或者解释器就是负责把符合语法的程序代码转换成CPU能够执行的机器码，然后执行。Python也不例外。Python的语法比较简单
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2024-09-21 11:49:44
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文章目录前言1. reshape2. ravel3. ndarray.flattenReference 前言本篇总结、介绍数组的基本操作之一——改变数组形状 [1]。1. reshapenumpy.reshape(a, newshape, order=‘C’)：在不改变数据的情况下为数组赋予新的形状a：类数组（array_like）。待重塑数组newshape：整数（一维数组）或者整数列表/元组
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2023-11-25 17:21:52
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numpy之数组运算以及统计函数简单介绍四则运算import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
a
#array([1, 2, 3])
a * 3
#array([3, 6, 9])
#数组中的每个元素进行对应的四则运算。
b = a + 10
b
#array([11, 12, 13])
a+b
#array([12, 14, 16])
#数组的四则运算则
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2023-10-11 10:15:31
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# 实现 Python bool 数组
## 简介
Python 是一种强大而灵活的编程语言，支持各种数据类型。其中之一就是布尔值（bool），它只有两个可能的取值：True 和 False。在某些情况下，我们需要处理一组布尔值，也就是一个布尔数组。本文将介绍如何在 Python 中实现布尔数组，帮助刚入行的开发者理解并掌握这一概念。
## 实现步骤
下面是实现布尔数组的步骤，我们将用表格的形
原创
2023-10-27 06:09:21
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0-概念通俗来说，命令行与参数解析就是当你输入cmd 打开dos 交互界面时候，启动程序要进行的参数给定。比如在dos 界面输入：python openPythonFile.py "a" -b "number"其中的"a"， -b 等就是命令行与参数解析要做的事。1-基础import argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.parse_ar
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2024-08-08 14:22:36
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数组的定义 本质上就是存放相同类型的变量集合。例如：public class test {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {1,2,3,4,5};
double[] array = {1.0,2,3.0,4,5};
}
}那是不是所有类型都可以用数组表示定义呢？ 答案
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2023-10-15 13:43:49
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# Python NumPy 布尔值转换为整数的深入探索
在使用 Python 进行数据分析时，NumPy 是一个不可或缺的库。它提供了高效的数组操作，允许我们轻松处理大量数据。在数据处理中，布尔值（`True` 和 `False`）常作为条件判断的结果。然而，有时我们需要将这些布尔值转换为整数（0 和 1），以方便后续的数据分析和计算。本文将深入探讨如何在 NumPy 中进行布尔值到整数的转换
bool型为布尔型，占1个字节，取值0或1。 BOOL型为int型，一般认为占4个字节，取值TRUE/FALSE/ERROR。 sbyte型为有符号8位整数，占1个字节，取值范围在128~127之间。 bytet型为无符号16位整数，占2个字节，取值范围在0~255之间。 short型为有符号16位整数，占2个字节，取值范围在-32,768~32,767之间。 ushort型为无符号16位整数，
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2023-10-03 11:05:52
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