《玩转Numpy计算库》视频课程 《玩转Numpy计算库》视频课程链接：数组(ndarray)的属性ndarray的数组是“ N维数组”的简写。N维数组只是具有任意数量维度的数组。例如：1-d ，或一维数组，2-d ，或二维数组，等等。NumPy的ndarray类用于表示矩阵和向量。向量是一维（有行向量和列向量）的数组，而矩阵是指具有两个维度的数组。对于3-D或更高维的数组，也通常使用张量(ten
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2023-11-28 20:10:13
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数组是Numpy操作的主要对象，也是python数据分析的主要对象，本系列文章是本人在学习Numpy中的笔记。文章中以下都基于以下方式的numpy导入： import numpy as np
from numpy import * 1、普通数组的创建——np.arange(), np.array(),(1) arange()建立是顺序数组，函数原型：arange([start,]stop[,ste
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2024-09-08 17:40:30
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Numpy基础知识（一）数组属性NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量—
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2024-04-22 10:39:38
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C++细节一、指针变量声明动态对象创建垃圾收集指针操作指针变量比较访问成员二、传参三、返回值四、引用变量 在这里我们将先继续使用上篇博客的代码来查看C++的细节C++数据结构（一）——一个简单的例子快速理解C+一、指针指针变量是用来存储其他对象的存储地址的变量。现在我们调用上个博客定义的IntCell类int main(){
IntCell *m;
m = new IntCell(0);
# Python 判断数组是几维数组
在 Python 中，可以使用多维数组来存储和处理多维数据。一个多维数组可以看作是一个由其他数组嵌套而成的数组。判断一个数组是一维、二维还是更高维的数组，可以通过判断数组元素的类型来实现。
## 一维数组
一维数组是最简单的数组形式。它只包含一组数据，每个数据项可以通过一个索引来访问。
```python
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
`
原创
2023-11-12 09:52:54
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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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NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组）和一个dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）。数组的创建通过array方法创建：创建ndarray;查看
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2023-06-23 15:14:58
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文章目录数组属性数组索引数组切片一维数组切片多维数组切片创建副本数组变形数组拼接数组分裂 数组属性#设定种子值，使每次得到相同随机数组
np.random.seed(1)
x1=np.random.randint(10,size=6) #一维数组
x2=np.random.randint(10,size=(3,4)) #二维数组
x3=np.random.randint(10,size=(3,
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2024-06-22 18:48:11
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数组的基本属性数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量：比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组 所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。ndarray
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2024-05-14 20:23:14
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安装1.以管理员的形式打开cmd2.使用以下命令查看是否安装成功创建1.在vscode进行导入numpy模块import numpy as np2.创建数组使用array创建#使用array创建一维数组
list01 = [1,2,3,4]
np01 = np.array(list01)
print(np01)
#使用array创建二维数组
list02 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8
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2023-11-28 08:23:47
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Python自带的numpy是深度学习最常用的库之一，作为深度学习入门，只需要掌握创建数组、索引、类型转换、维度变换即可，其他在深度学习中不是很常用，等要用到的时候看看函数API就行。1.创建数组1.1 使用 ones，empty， zeros生成数组，形参shape=[2,3]为2行3列的维度#in:
np.ones(shape=[2,3]) #[2，3]为2行3列的维度
#out:
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2023-11-10 06:42:17
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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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1. Numpy简介Numpy是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于Numpy的科学函数功能，将Numpy的数组对象作为数据交换的通用语。Numpy之所以能够流行，其中一个原因就是它的设计对于含有大量数组的数据非常有效。Numpy在内部将数据存储在连续的内存块上，这与其他的Python内键数据结构是不同的，也使得Numpy
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2024-05-31 02:16:26
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文章目录工具-numpy一维ndarray与常规数组的区别多维ndarray花式索引更高维数组省略号布尔索引np.ix_ 工具-numpynumpy是使用Python进行数据科学的基础库。numpy以一个强大的N维数组对象为中心，它还包含有用的线性代数，傅里叶变换和随机数函数。一维ndarray导入numpyimport numpy as np一维ndarray的访问和常规的Python数组类似
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2024-04-02 13:25:19
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1、秩、维度NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量—
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2024-05-17 11:15:19
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在Python中，处理多维数组时，通常需要将3维数组转换为NumPy数组以便利用NumPy强大的数值计算功能。接下来，我将为大家详细解析如何完成这一过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化、生态扩展等内容。
### 版本对比
在处理Python及NumPy版本的过程当中，首先需要了解不同版本之间的特性差异。以下是版本演进的时间轴和版本特性对比表：
#### 时间轴
- *
## Python Numpy数组找出最多的数
在处理数据分析和统计问题时，经常会遇到需要找出数组中出现次数最多的数的情况。Python中的Numpy库提供了强大的数组操作和统计功能，可以很方便地完成这个任务。本文将介绍如何使用Numpy库来找出一个数组中出现次数最多的数，并展示如何利用饼状图和序列图来可视化数据和算法的执行过程。
### 解决方案
首先，我们需要生成一个包含随机整数的Num
原创
2024-05-10 07:07:25
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#一维数组转化成二维的方法：
np.random.seed(101)
arr=np.random.randint(1,4,size=6)
print("\n原数组：\n",arr)
print("\n如何把一维数组转换成二维的：")
print("arr[:,None]:\n",arr[:,None])
print("")
print("arr[:,np.newaxis
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2023-06-02 21:27:55
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