>>> >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> np.size(a) 6 >>> np.size(a,1) 3 >>> np.size(a,0) 2 1 如果传入的参数只有一个，则返回矩阵的元素个数 如果传入的第二个参数是0，则返回矩阵的行数 如果传入的第二个 ...
转载
2021-09-30 16:09:00
203阅读
2评论
# Python创建NumPy数组的详细指南
NumPy是Python中一个非常重要的科学计算库，广泛用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。它提供了一个强大的N维数组对象`ndarray`，可以方便地处理大量数据。在这篇文章中，我们将深入探讨如何创建NumPy数组（np数组），尤其是如何指定数组的大小（size），以及一些常用的方法和实践。
## 1. NumPy概述
NumPy是一个开源
原创
2024-08-25 04:25:09
60阅读
Numpy模块导入import numpy as np创建通过Python列表直接传入1层，2层嵌套列表，变为1维，2维数组a = np.array([1,2,3,4])b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])通常，我们无法事先知道数组元素的具体值，但是数组大小是已知的。 这时可以用下面几种方法生成数组。zeros 函数生成元素全部为0的数组
转载
2023-12-10 22:16:51
124阅读
python 一共包含68个内置函数，官方网址：https://docs.python.org/3/library/functions.html. 接下来介绍几个目前接触到的函数，后续持续更新…abs() 返回一个数字的绝对值。参数可以是整数或浮点数。如果参数是复数，则返回其大小：bool() 返回一个布尔值，即True或False；非0、非空即为True。format(): 将值转换为由form
转载
2023-10-07 12:50:41
175阅读
一.用于数组的文件输入输出1.将数组以二进制格式保存到磁盘np.save和np.load是读写磁盘数据的两个主要函数。默认情况下，数组是一未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。arr=np.arange(10)
np.save('some_arr',arr) #np.save将数组保存到磁盘，文件名为some_arr.npy
print(np.load('some_a
转载
2023-06-26 10:36:09
2396阅读
众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
view plain
copy
1. >>> import numpy as np
2
转载
2023-10-21 17:55:34
90阅读
np.ones()numpy.zero()和ones一样，只不过一个生成都为1的矩阵，一个都为0在官方的API文档中，对于np.ones的叙述如下：numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)通俗理解就是：shape参数产生一个什么形状的numpy矩阵np.ones(5)这就是一个一行五列的矩阵np.ones((2,3)) 这就是一个
转载
2023-07-04 21:16:24
265阅读
NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。实例import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
print (np.sin(a*np.pi/1
转载
2023-07-03 20:22:35
294阅读
1、数组的拼接和裁剪t.clip(10,20)把小于10的替换成10，大于20的替换成20竖直拼接，通俗讲就是一个数组在上面，另一个数组在其下面水平拼接，通俗讲就是一个数组在左边，另一个数组在其右边np.vbstack(竖直拼接）,np.hstack(水平拼接）###数组的拼接
import numpy as np
t1=np.arange(12).resh
转载
2023-11-25 18:33:11
101阅读
# 实现Python np排列
## 一、流程概述
在Python中使用numpy库进行排列操作，一般包括以下步骤：
| 步骤 | 操作 | 描述 |
| ---- | ---------- | ----------------------------- |
| 1 | 导入库 | 引入numpy库
原创
2024-04-23 05:48:56
27阅读
# Python中的np行列
在Python中，numpy（np）是一个常用的数学库，提供了用于数组操作的高效工具。其中，行列操作是numpy中的重要部分，可以帮助我们进行数据处理、计算和分析。本文将介绍如何在Python中使用numpy进行行列操作，并通过代码示例来说明。
## np数组
在numpy中，数组是一种多维数据结构，可以存储相同类型的元素。np数组可以是一维的、二维的或者更高维
原创
2024-06-19 03:54:46
30阅读
在处理“python np 乘以”的问题时，首先必须明白这个问题与 NumPy 库的矩阵运算紧密相关。NumPy 是 Python 中用于高效数值计算的库，而这里的“乘以”通常指的是数组间的乘法操作。在这篇博文中，我将详细阐述如何高效地使用 NumPy 进行数组乘法以及相关的最佳实践分析。
## 背景定位
在数据科学和机器学习领域，数据的表示通常采用矩阵的形式。矩阵运算，特别是乘法运算，是许多
# Python数组与NumPy库的应用
在Python编程语言中，处理数据时通常会遇到数组结构。当我们提到数组，常常首先想到的是NumPy库。NumPy（Numerical Python）是一个强大的科学计算库，广泛应用于数据处理和数据分析中。
## NumPy库介绍
NumPy的核心功能是支持大规模的多维数组和矩阵运算，此外，它还支持多种高级数学函数。这使得NumPy在数据科学、机器学习
原创
2024-10-28 07:09:20
18阅读
numpy的sum函数可接受的参数是:sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue)在参数列表中：a是要进行加法运算的向量/数组/矩阵axis的值可以为None,也可以为整数和元组其形参的注释如下:a : array_like elements to sum.a：用于进行加法运算的数组形式的元素axis : None or
1.定义数组，初始化数组我习惯性写成了这样：错误count = int[60]正确定义：count = [0]*60当然，还可以借用numpy库生成数组，可以得到多维数组：print(np.zeros(3))
print(np.zeros((3,3)))
print(np.zeros((4,3,2)))结果：[0. 0. 0.][[0. 0. 0.] [0. 0.
转载
2023-07-27 23:45:42
69阅读
批量注释，单行注释 （1）批量注释采用三引号'''
content
'''（2）单行注释采用#号# contentnp.hstack和np.vstack用法np.vstack：在竖直方向堆叠
np.hstack：在水平方向平铺
/*example*/
import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
p
转载
2023-10-07 14:16:36
572阅读
# Python中的np.full函数详解
在Python的科学计算库NumPy中，有一个非常实用的函数`np.full`，它的作用是创建一个指定形状和数据类型的数组，并用指定的值填充。本文将详细介绍`np.full`函数的用法及其实际应用场景。
## np.full函数的基本用法
`np.full`函数的基本语法如下：
```markdown
np.full(shape, fill_va
原创
2024-02-25 03:21:21
694阅读
# 如何使用Python的numpy库加载数据
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴可以教会你如何使用Python的numpy库加载数据。在本文中，我将向你展示整个过程的步骤，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 步骤概览
在开始之前，让我们先来了解一下整个过程的步骤。下面的表格将展示每个步骤的简要描述。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的库
原创
2023-12-15 06:12:19
41阅读
# 如何使用 Python 和 NumPy 读取 CSV 文件
在数据科学和数据分析中，使用 Python 读取 CSV 文件是一项基本技能。而 NumPy 是处理大规模数据的强大库，它能够有效地帮助我们读取和操作这些数据。本文将带你逐步了解如何使用 Python 的 `csv` 模块和 NumPy 来读取 CSV 文件。我们首先展示整个流程，然后详细介绍每个步骤及其相应代码。
## 流程图
原创
2024-08-02 12:33:02
14阅读
# Python中的Numpy数组维度
在Python中，我们经常使用Numpy库来进行科学计算和数据处理。Numpy是一个强大的数值计算库，提供了许多功能强大的数组操作和数学函数。在Numpy中，数组的维度是一个非常重要的概念，它决定了数组的形状和大小。本文将介绍Numpy数组的维度及其在Python中的应用。
## 什么是Numpy数组的维度？
Numpy数组的维度指的是数组的秩（ran
原创
2024-06-06 06:10:32
27阅读
