文章目录1、统计nan值出现次数2、替换值3、提取矩阵的一行或一列4、numpy增删改查4.1 查和改4.2 增4.3 删5、numpy随机数6、矩阵常见运算6.1 矩阵乘法6.2 矩阵除法7、常用矩阵7.1 全为0的矩阵7.2 全为1的矩阵8、获得元素下标 1、统计nan值出现次数numpy 中的nan为not a number，表示一个不确定的数，所以两个nan是不相等的。可以使用count
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2023-11-24 13:38:36
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一、数组与标量、数组之间的运算数组不用循环即可对每个元素执行批量的算术运算操作，这个过程叫做矢量化，即用数组表达式代替循环的做法。矢量化数组运算性能比纯Python方式快上一两个数据级。大小相等的两个数组之间的任何算术运算都会将其运算应用到元素级上的操作。**元素级操作：**在NumPy中，大小相等的数组之间的运算，为元素级运算，即只用于位置相同的元素之间，所得的运算结果组成一个新的数组，运算结果
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2024-05-29 01:30:54
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一、数组或矩阵中替换大于或小于等于某个值的元素最快和最简洁的方法是使用Numpy的内置索引。import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],
[1,2,3],
[1,2,3]])
a[a > 2] = 0
print(a)结果：[[1 2 0]
[1 2 0]
[1 2 0]]以上实现的原理是a
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2023-12-07 19:52:25
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今天是Numpy专题的第二篇，我们来进入正题，来看看Numpy的运算。上一篇文章当中曾经提到过，同样大小的数据，使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多。并且Numpy的API非常简单，通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作。 计算与广播 在Python中的数组无论是什么类型，我们是无法直接对其中所有的元素进行计算的。想要做到这一点，必须要通过map这样的方式操作。而
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2024-03-05 20:51:07
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1.NumPy是什么是Python中超级有名的第三方库，更是其他有名的库的基础库（如Scipy、Pandas）。主要用NumPy来定义数组，快速进行数组操作。2.为什么要使用NumPy而不是list1.虽然Python数组结构中的列表list实际上就是数组，但是列表list保存的是对象的指针，list中的元素在系统内存中是分散存储的，例如[0,1,2]需要3个指针和3个整数对象，浪费内存和计算时间
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2023-09-15 21:31:44
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NumPy数组 NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据描述这些数据的元数据 大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。 关于NumPy数组有几点必需了解的：NumPy数组的下标从0开始。同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。NumPy数组属性 在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为
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2023-10-06 17:17:10
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NumPy 是一个Python 库，用于 Python 编程中的科学计算。在本教程中，你将学习如何在 NumPy 数组上以多种方式添加、删除、排序和操作元素。NumPy 提供了一个多维数组对象和其他派生数组，例如掩码数组和掩码多维数组。为什么要用 NumPyNumPy 提供了一个 ndarray 对象，可以使用它来对任何维度的数组进行操作。 ndarray 代表 N 维数组，其中 N 是任意数字。
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2023-12-03 12:51:15
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目录数组操作一、修改数组形状二、翻转数组三、合并数组四、分割数组五、元素的添加与删除 数组操作一、修改数组形状函数描述reshape不改变数据的条件下修改形状flat数组元素迭代器flatten返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组ravel返回展开数组numpy.reshapenumpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下：numpy.reshape(a
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2023-11-19 10:39:26
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Python自动化 【第十五篇】：CSS、JavaScript 和 Dom介绍 本节内容CSSjavascriptdom CSSposition标签fixed： 固定在页面的某个位置relative + absolute： 相对定位opacity：0.5 设置透明度z-index：数值大的在上边overflow: hidden 超过div的宽度后隐藏&n
前言最近需要将处理一个Numpy类型的四维数组，有三个任务 1.该数据值为0的数较多，需要先用列均值替换。所以就将值为0的数转换为nan，然后把nan替换为每列非nan的均值。（后面的不需要的话不用管） 2.然后把处理好的四维Numpy数组分别在（1，2），（1，3），（2，3）维度上取均值，也就是分别在三个方向取截面然后求均值，然后水平拼接。 3.然后发现当原始数据中的一列全都为0时，就会计算出
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2024-04-09 11:35:03
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Numpy数组索引、切片与值的替换1、索引与切片：1.1 获取某行的数据：：1.2 连续获取某几行的数据：1.3 获取某行某列的数据：1.4 获取某列的数据：2、布尔索引：如：a2 = a1 < 103、值的替换：3.1 利用索引，也可以做一些值的替换。把满足条件的位置的值替换成其他的值。3.2 使用条件索引来实现：3.3 使用函数来实现： 1、索引与切片：1.1 获取某行的数据：：示例代
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2023-11-09 10:05:02
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一、数组的拼接对两组数据进行联合分析时，需要使用到数组拼接二、交换数组的行列竖直拼接的时候：每一列的意义必须相同。如果每一列的意义不同，这个时候就应该交换某一组的列，让其和另外一类相同，交换时也是使用索引进行操作方法介绍：np.zeros((行数，列数))创建一个全0的数组np.zeros().astype(int)显示指定创建数组内元素的类型np.ones((行数，列数))创建一个全1的数组np
# 使用Python中的NumPy处理NaN值
在数据分析和科学计算中，处理缺失值（NaN, Not a Number）通常是一个重要且常见的任务。这篇文章将讨论如何使用Python的NumPy库将数组中的NaN值替换为空值，并提供相关代码示例，投射出如何有效地运用这一技巧来清理和处理数据。
## 什么是NaN？
NaN是一个特殊的浮点数，用于表示缺失或无效的值。在数据集分析中，出现NaN的
前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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numpy中matmul的使用简介： numpy.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积。当两个数组都是二维数组的时候，就是数学上的两个矩阵的乘积。例如：import numpy.matlib
import numpy as np
a = [[1,0],[0,1]]
b = [[4,1],[2,2]]
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2023-06-20 16:14:06
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一、python NumPy教程1.简介NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持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。2.NumPy Ndarray对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。（可以用来组织矩阵）1）创建Nda
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2023-08-28 15:56:48
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argsort函数argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值Examples--------One dimensional array:一维数组>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])Two-dimensional array:二维数组
>>> x = n
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2023-06-26 11:59:19
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Numpy是应用Python进行科学计算时的基础模块。它是一个提供多维数组对象的Python库，除此之外，还包含了多种衍生的对象（比如掩码式数组(masked arrays)或矩阵）以及一系列的为快速计算数组而生的例程，包括数学运算，逻辑运算，形状操作，排序，选择，I/O，离散傅里叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。Numpy库中最核心的部分是ndarray 对象。它封装了同构数据类
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2024-05-17 20:43:19
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目录Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？1.深拷贝--np.copy()深拷贝的特点：2.浅拷贝浅拷贝的特点：3.视图view()Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？所谓拷贝，就是赋值。把一个变量赋给另外一个变量，就是把变量的内容进行拷贝。把一个对象的值赋给另外一个对象，就是把一个对象拷贝一份。1.深拷贝--np.copy()通过”深拷贝“得到的变量互不干扰，其中一个变量的值改
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2024-01-08 15:02:14
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以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数，这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接multiply() 返回按元素多重连接后的字符串center() 居中字符串capitalize() 将字符串第一个字母转换为大写t
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2023-10-29 08:10:11
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