好久没有更新文章了，除了忙于一些琐碎的事情，更重要的是想将学到的东西加以历练，以便更加成熟的展示给大家好了开始今天的正题Numpy 模块的索引和切片不得不和python当中列表的索引和切片联系起来一维数组：对于模块中的一维数组，我认为它和列表的索引和切片没有区别。import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)arange 函数： 类似python
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2024-04-05 09:52:49
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时间戳转时间格式'''#时间戳转时间格式#time参数格式，为1489465020'''def stampToTime(times): timeArray = time.localtime(times) otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray) return otherStyleTimelockdatav done!...
原创
2021-08-13 09:43:32
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引言我们先看下各个编程语言的代码框架输出Hello，WorldC#include <stdio.h>
int main()
{
printf("Hello, World! \n");
return 0;
}C++#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
cout<<"HELLO WORLD
字符串格式化:求模操作符%可以用来将其他值转换为包含转换标志的字符串,对值进行不同方法的格式化,左右对齐,字段宽度精度,增加符号,左填充数字字符串方法join split istitle capitalize将值分组到一个结构,并且通过编号对其进行引用通过名字 引用值 数据结构数据类型--映射map...
原创
2021-12-27 15:44:25
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线性回归是一种基本的预测建模技术，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。在简单线性回归中，我们有一个自变量和一个因变量，而在多元线性回归中，我们可能有多个自变量。线性回归的实现原理线性回归试图找到一条最佳的直线（在多维空间中可能是超平面），使得预测值与实际值之间的误差平方和最小。误差平方和通常被称为“残差平方和”（RSS）或“损失函数”。线性回归的数学模型可以表示为： (y = \be
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2024-10-17 21:20:28
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最近看了《利用Python进行数据分析》，又复习了一下Numpy里的一些操作，做一些基本函数使用的总结，避免后面忘了又瞎找，提高效率。
一、 数组生成
创建数组
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2023-12-15 16:23:17
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numpy是python中矩阵运算的模块。1.numpy.genfromtxt()可以打开一个文件，并存储为ndarray的类型，delimiter参数指明分隔符，dtype参数指明该以什么类型存储。help()函数可以查python的函数具体信息。2.numpy.array()可以生成一个矩阵. shape属性是矩阵的行和列数 3.ndarray类型中，所有元素类型应该一样
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2023-06-16 16:02:11
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python的numpy中常用函数的详细介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。2.a.
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2023-08-05 11:35:19
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Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。其整合C/C++.fortran代码的工具 ，更是Scipy、Pandas等的基础numpy相关属性np.ndim ：维度
np.shape ：各维度的尺度 （2，5）
np.size ：元素的个数 10
np.dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’)
np.itemsize ：每个元素的大小，以
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2023-05-28 16:07:22
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引言NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。这个NumPy快速入门系列分为四篇，包含了NumPy大部分基础知识，每篇阅读时间不长，但内容含量高。大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。前面的课程：Python进阶之NumPy快速入门(一)Python进阶之NumPy快速入门(二)概要
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2024-02-23 11:54:51
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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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文章目录1 创建数组1.1 使用array（）导入向量1.2 numpy.array()也可以用来导入矩阵2 创建Numpy数组2.1 创建全0矩阵2.2 创建多维矩阵2.3 创建全1矩阵2.4 创建一个用指定值填满的矩阵2.5 生成一个在指定范围的矩阵2.6 将指定范围的值均分生成向量2.7 生成随机数矩阵3 获取Numpy属性4 Numpy数组索引5 切片6 Numpy中的矩阵运算6.1 矩
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2024-03-18 08:40:46
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by 闲欢本文向大家介绍一下 NumPy 常见的数学函数。NumPy 三角函数三角函数是基本初等函数之一，是以角度（数学上最常用弧度制，下同）为自变量，角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数。三角函数一般用于计算三角形中未知长度的边和未知的角度，在导航、工程学以及物理学方面都有广泛的用途。常见的三角函数包括正弦函数、余弦函数和正切函数。下面我们来学习这三个常见的三角函数：函数描述
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2024-05-06 11:07:11
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在notepad++中直接运行python代码
按F5 输入以下命令
cmd /k C:\Python30\python.exe "$(FULL_CURRENT_PATH)" & PAUSE & EXIT
原创
2010-12-29 13:32:07
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1变量小写 多个单词 下划线
2 常量 全大写
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2019-04-27 17:20:00
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# 使用Docker制作Python镜像：如何创建和管理你的开发环境
在软件开发过程中，环境配置和依赖管理往往会成为一个繁琐且复杂的任务。Docker作为一种容器技术，解决了这一问题，能让开发者更专注于代码本身。今天，我们将讨论如何使用Docker创建Python镜像，并通过Dockerfile来管理我们的开发环境。同时，我们将通过饼状图和序列图直观展示开发过程中的一些关键步骤。
## 1.
原创
2024-09-13 04:28:09
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7.NumPy专用函数 文章目录前言1、排序(np.lexsort())2、复数排序(np.sort_complex())3、搜索(np.argmax()、np.argmin()、np.nanargmax()、np.argwhere()、np.searchsorted()、np.insert()、np.extract()、np.nonzero())4、金融函数5、窗函数6、专用数学函数(np.i0
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2024-03-26 11:16:57
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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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numpy的基本创建API 1、np.empty([a, b]) empty方法可以在无需初始化的情况下创建认为是空的a行b列数组。但是事实上，empty创建的数组中的值是随机的。 2、np.eye(n, m, k=k) eye方法可以创建形状为n列m行的，只在对角线上为1，其余位置为0的数组。k表示对角线从主对角线的偏移，k为正表示向右(列索引的正方向)偏移。
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2024-04-18 13:31:50
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一、函数介绍numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数功能： 能够一次完成多个数组的拼接。二、参数axis=0：对应列的数组进行拼接（默认为这个） axis=1：对应行的数组进行拼接参考文章numpy库数组拼接np.concatenate
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2022-12-07 11:52:33
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