一、numpy概述 numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级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。 二、创建ndarray数组 ndarray：N维数组对象（
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2018-02-01 14:20:00
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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Numpy的基本使用一、 Numpy优势1. Numpy介绍2. ndarray介绍3. ndarray与Python原生list运算效率对比4. ndarray的优势4.1 内存块风格4.2 ndarray支持并行化运算（向量化运算）4.3 效率远高于纯Python代码5. 小结二、N维数组-ndarray1. ndarray的属性2. ndarray的形状3. ndarray的类型4. 总结
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2024-02-02 13:27:15
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在官方note中，已经注明，如果是仅仅输入condition;那么它的作用等同于。
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2022-09-17 02:13:21
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NumPy 官方文档 ( 快速开始，用户手册、参考 )：https://numpy.org/doc/stable/index.htmlNumPy 中文文档：https://www.numpy.org.cn/index.html
：https://numpy123.com/
NumPy 教程：http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
Python使用numpyimport numpy as np # 使用别名更加方便np.__version__ # 查看版本 1.20.2a = np.array([1, 2, 3]) # 列表创建一维数组b = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)]) # 创建二维数组注意每一维使用元组填充.c = np.array([(1, 2, 3), (4, 5)], dtype=object) # 创建每维长度不相同的数组d = np.zeros((3, 4))
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2022-01-21 09:32:43
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Python使用numpyimport numpy as np # 使用别名更加方便np.__version__ # 查看版本 1.20.2a = np.array([1, 2, 3]) # 列表创建一维数组b = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)]) # 创建二维数组注意每一维使用元组填充.c = np.array([(1, 2, 3), (4, 5)], dtype=object) # 创建每维长度不相同的数组d = np.zeros((3, 4))
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2021-08-10 09:19:24
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Numpy环境准备：pip install numpy matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 当前编辑环境：jupyter 导入numpy库： import numpy 为了方便code， ...
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2021-10-17 21:56:00
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1. 安装以及测试 简介 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 numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，n
原创
2022-10-02 22:56:19
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标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年7月26日笔记0.学习内容前面6个学习内容要点链接：https://www.jianshu.com/p/75d275b58d52 Python科学计算库：Numpy需要掌握的知识： 7.Numpy中的对象；8.什么是ndarray；9.获取对象的维度和类型；10.创建ndarray对象； 11.Numpy数据类型；12
# IronPython使用NumPy入门指南
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你要教一位刚入行的小白如何在IronPython中使用NumPy。NumPy是Python中用于科学计算的重要库，而IronPython则是一种在.NET平台上运行的Python解释器。
## 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个实现“IronPython使用NumPy”的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-07 06:21:28
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我们 知道，矩阵在python里面用的不少，所以记载下关于矩阵的操作
numpy.zeros():可以用来构造全零矩阵
1. >>> zeros(3)
2. array([ 0., 0., 0.])
3. >>> zeros((3,3))
4. array([[ 0., 0., 0.],
5. [ 0., 0., 0.
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2023-07-21 17:36:54
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文章目录爬虫初体验Requests库requests.get() 方法
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2022-08-05 21:26:36
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#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-
importrequestsfrom pyquery importPyQuery as pq
url= 'http://www.136book.com/huaqiangu/'headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_
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2024-07-30 16:33:41
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numpy中ndarray的属性import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
atype(a)a.shapea.ndim # 维度# np.matrix(a) # 复制并转化为矩阵
np.mat(a)创建ndarrayarray = np.array([1,23,4], dtype=np.int64) # 创建自定义类型的array
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2024-04-08 08:10:11
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Numpy介绍,安装使用介绍
原创
2023-06-01 16:37:41
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NumPy学习目标：NumPy的使用学习内容：使用步骤1、 数组的拼接2、 数组的分割3、 数组的行列交换总结
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2022-06-01 13:38:36
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本篇内容Python介绍安装第一个程序（hello，world）变量用户输入（input）数据类型数据运算if判断break和continue的区别 while 循环 一、 Python介绍Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继
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2024-10-20 13:03:27
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下面是一些NumPy的例子：1、创建数组：可以使用NumPy来创建各种类型的数组。例如，以下代码创建一个包含数字0到9的一维数组：import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(arr)输出：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]2、数组运算：NumPy提供了各种数组运算，包括加、减、乘、除等。
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2023-05-12 10:16:20
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这些只是NumPy的一些例子。NumPy提供了各种函数和工具，可以帮助您进行各种数学和科学计算。2、数
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2023-05-29 09:02:50
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