感谢广东东软学院计算机系赵晨杰老师的交流。如果实（复）非奇异矩阵A能够化成正交（酉）矩阵Q与实（复）非奇异上三角矩阵R的乘积，即A=QR，则称其为A的QR分解。Python扩展库numpy...
原创
2023-06-09 19:12:55
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Python本身对向量操作的支持并不是很好，需要借助列表推导式或函数式编
原创
2023-06-10 07:09:38
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对于numpy矩阵，行列扩
原创
2023-06-10 16:42:59
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numpy get startednumpy 提供了一种数组类型，高维数组， 提供了数据分析的运算基础（业务表一般就是二维）import numpy as np导入numpy库，并查看numpy版本np.version一、创建Array1. 使用np.array()由python list创建C 数组的概念 ： 数据类型一致的一个连续的内存空间 python list列表 （C语言说：列表其实就是
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2024-02-16 22:23:20
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## Python Numpy多维数组的实现
作为经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python中的Numpy多维数组。在开始之前，我们先来了解一下整个实现的流程。
### 实现流程
下面是实现多维数组的一般流程：
1. 导入Numpy库
2. 创建多维数组
3. 访问和操作多维数组
接下来，我们将逐步完成这些步骤，并详细解释每一步所需要的代码。
### 导入Numpy库
在Pyt
原创
2023-12-25 09:30:58
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# Python 遍历多维 NumPy 数组
NumPy 是 Python 中用于科学计算的重要库，它提供了高效的数组操作功能。在数据分析、机器学习和科学计算中，经常需要处理多维数组。本文将介绍如何遍历多维 NumPy 数组，并带有示例代码，帮助读者更好地理解这一概念。
## NumPy 基础
NumPy 提供了一个名为 `ndarray` 的对象，它可以是一维、二维或更高维度的数组。我们可
原创
2024-09-25 05:50:55
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多维数组ndarray访问、修改字段访问、基本切片高级索引Numpy算数运算Numpy矩阵积Numpy广播 ndarray访问、修改ndarray对象的内容可以通过索引或者切片来访问和修改，就像python的内置容器对象一样。 ndarray对象中的元素遵循基于零的索引。 有三种行可用的索引方法类型： ①字段访问 ②基本切片 ③高级索引字段访问、基本切片import numpy as np
ar
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2023-09-17 00:02:48
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# Python 多维tuple 转numpy
## 一、整体流程
下面是将多维tuple转换为numpy数组的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入numpy库 |
| 2 | 创建一个多维tuple |
| 3 | 使用numpy中的函数将tuple转换为numpy数组 |
## 二、具体步骤
### 步骤一：导入numpy库
首先，我们需
原创
2024-04-06 04:05:59
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多维数组是NumPy库中的ndarray对象，能够高效地表示和操作多维数据。例如，二维数组类似于数学中的矩阵，而三维数组则
在计算反向传播或最优化问题时，经常遇到向量、矩阵、张量对向量、矩阵、张量的求导问题，而类比普通函数求导经常无法处理矩阵转置的问题，因此需要使用一套更简单的符号系统进行运算，即里奇微积分。爱因斯坦求和约定相乘时符号相同且共轭的指标，如一个共变自由指标(下标）遇到一个符号相同的反变自由指标（上标），会发生缩并运算成为哑指标，整个表达式自由指标的个数表示最终结果的自由指标个数；当自由指标只
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2023-12-23 09:37:28
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NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。 要搞明白具体的性能差距，考察一个包含一百万整数的
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2024-10-31 08:35:17
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1.排序NumPy的排序方法有直接排序和间接排序。直接排序是对数据直接进行排序，间接排序是指根据一个或多个键值对数据集进行排序。直接排序使用 sort()函数，间接排序使用 argsort函数和lexsort函数。sort函数是常用的排序方法，函数调用改变原始数组，无返回值。格式：numpy.sort(a, axis, kind, order)参数：a : 要排序的数组axis: 使得sort函数
1、什么是Numpy？Numpy是Python中科学计算的基础软件包。 它提供多维数组对象、多种派生对象（如掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数，包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、统计运算等等。Numpy包的核心是ndarray对象。 它封装了python原生的同数据类型的n维数组，为了保证其性能优良，其中许多操作都是在本地编译后代码中执行的。Numpy数组相比python内置序列主
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2023-11-20 08:23:15
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1.DataFrame 的创建1.多维列表创建2.数组字典创建1.多维列表创建
import pandas as pd
array = [[1,2,3],[3,4,5]]
df = pd.DataFrame(array)
df
type(df)
#pandas.core.frame.DataFrame2.数组字典创建dict = {'name':['datafrog','data','frog']
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2024-05-01 20:29:49
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问题描述：使用蒙特卡罗方法估计圆周率近似值，具体描述详见以前发的文章蒙特.卡罗方法求解圆周率近似值原理与Python实现技术要点：Python扩展库numpy中的模块random可以批量生成特定范围内的随机数组成的数组，大小相等的数组之间支持加减乘除等算术运算以及关系运算，numpy数组支持函数运算。参考代码：运行效果：思考题：1、为什么使用numpy比使用Python直接实现要快很多？2、使用P
原创
2023-06-10 07:32:07
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Numpy基础介绍目前它是Python数值计算中最为重要的基础包，将numpy的数组的对象作为数据交
原创
2022-06-29 17:23:38
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NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有类型都相同，由非负整数元组索引。在NumPy维度中称为 轴 。例如，3D空间中的点的坐标[1, 2, 1]具有一个轴。该轴有3个元素，所以我们说它的长度为3.在下图所示的例子中，数组有2个轴。第一轴的长度为2，第二轴的长度为3。[[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 2.]]&nbs
数组的基本运算数组的形状和类型修改
np.reshape(a,newshape,order='C'):原数组size不变的前提下，改变原数组的形状
np.resize(a,new_shape):改变原数组的形状和大小，与reshape不同的是可以改变数组的size。如果新数组大于原始数组，则新数组将填充a的重复副本。.T:将原shape为(n，m)的数组转置为(m，n)，把数组的行和列进行互换，一
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2024-10-17 14:53:29
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Java数组一.数组的三种声明方式 public class WhatEver {
public static void main(String[] args) {
//第一种 例:
String[] test1 = new String[6];
test1[0] = "数组0";
test1[1] = "数组1";
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2024-02-11 09:02:09
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♚zarten，互联网一线工作者。概述Numpy是python数值计算非常重要的包，其他许多python科学计算的包都是以它为基础，比如：Scipy、Matplotlib、Pandas等，所以Numpy的重要性不言而喻。Numpy最大的优点之一是提供了高效的大数据数组处理能力，比python内置的list序列更少的内存占用及速度快了很多，因为Numpy是在一个连续的内存块中存储数据以及直接在整个数
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2023-11-12 14:50:49
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