【数据分析：工具篇】NumPy（3）NumPy深度使用详解-2NumPy深度使用详解-2数组的切片常规切片方法高级切片方法数组操作调整形状连接数组分割数组数组展平维度转置最大值的索引最小值的索引总结 NumPy深度使用详解-2NumPy是Python的一个常用科学计算库，它是Numerical Python的缩写。它的核心是一个多维数组对象（ndarray），这个对象是一个快速而灵活的容器，可以
转载
2023-12-13 04:04:34
489阅读
这里写目录标题螺旋矩阵[54. 螺旋矩阵](https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix/)[59. 螺旋矩阵 II](https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix-ii/)解题思想0：解题思想1：解题思想2：☆有序二维数组中元素的查找 螺旋矩阵54. 螺旋矩阵
给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照
作为正式接触汇编的开篇，本文将研究二维数组的遍历问题。在图像处理中，通常需要遍历图像像素（即二维数组）。下面给出三个版本的遍历函数，并研究他们的汇编代码（VC2010编译器，x86版，Release模式）。（1）在两层循环内每次根据行列索引计算元素位置。（2）为了避免在内存循环内的乘法计算，可在每次外层循环中计算好行起始地址，内层循环每次执行++操作。（3）将外层循环的乘法操作也去掉，在循环外部先
转载
2023-08-11 19:48:48
108阅读
按行遍历的效率大概是是按列遍历的0.5倍 在c语言中，数组在内存中是按行存储的，按行遍历时可以由指向数组第一个数的指针一直向后遍历，由于二维数组的内存地址是连续的，当前行的尾与下一行的头相邻，所以可以直接到下一行我们眼中的二维数组：内存中的二维数组：按行遍历比按列遍历的效率高体现在这些方面： 1. CPU高速缓存：在计算机系统中，CPU高速缓存（英语：CPU Cache，在本文中简称缓存
转载
2024-01-14 08:12:23
22阅读
python中遍历二维数组遍历数组matrix matrix = [ [ 11, 15, 19], [10, 11, 13], [12, 13, 15] ]第一种方式，这种方式需要每行的长度一致。代码：for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[0])):
print(matrix[i][j])这种方式当数组各行长度不一致时
转载
2023-06-01 09:33:21
1068阅读
通常情况下，在Python中遍历二维列表，常用的方法是两个for的嵌套，然而在操作过程中会发现一个问题，如果想要跳出两层循环会显得较为麻烦。numList = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
for i in numList:
for each in i:
print(each, end=' ')
print()输出结果：1 2
转载
2020-04-10 17:31:00
216阅读
Numpy NumPy
（
Numerical Python
的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包， 其中包含了数组对象
(
向量、矩阵、图像等
)
以及线性代数等。 NumPy库主要功能 •
ndarray(
数组
)
是具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组。 •
具有用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数。 •
具
参考了https://www.yiibai.com/numpy/numpy_ndarray_object.html。其实opencv对像素进行运算用的就是numpy，它的MATLAB真的很像。学会了numpy，后面像素运算就完全看得懂了，或者说必须会numpy，否则的话，没办法往下学，那么废话不多说，直接开始吧。 下图中可以看到，二维数组的单维是可以元素个数不
转载
2024-05-23 21:37:14
366阅读
基本统计方法在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。前面三个指标：均值、方差、标准差都很好理解，我们直接看代码就行。
转载
2024-06-20 06:11:29
89阅读
数组迭代迭代意味着逐一遍历元素，当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。如果我们对 1-D 数组进行迭代，它将逐一遍历每个元素。实例迭代以下一维数组的元素：import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
for x in arr:
print(x)运行实例迭代 2-D 数组在 2-D 数组中
转载
2023-08-22 12:03:08
221阅读
在数据科学和分析的领域，使用 Python 和 NumPy 进行高效的数据处理是一个非常普遍的场景。今天，我们将深入探讨如何使用 NumPy 对二维数组进行行遍历。这不仅是基础性的操作，而且在处理大型数据集时，它的效率和灵活性至关重要。
### 适用场景分析
在进行数据分析时，处理和遍历数据是必不可少的环节。尤其当你的数据存储在一个二维数组中（例如，图像处理、表格数据等），有效地行遍历这些数据显
通常情况下，在Python中遍历二维列表，常用的方法是两个for的嵌套，然而在操作过程中会发现一个问题，如果想要跳出两层循环会显得较为麻烦。numList = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
for i in numList:
for each in i:
print(each, end=' ')
print()
输出结果：
1 2 3
4 5 6
7 8 9跳
转载
2023-06-04 19:33:04
337阅读
numpy的操作（一）一、 numpy简介二、numpy应用1.数组创建和基本属性2.numpy中专门构造数组的函数3.数组的访问4.数组的运算 — ufunc函数5.ufunc广播机制 一、 numpy简介1、numpy是用于科学计算基础的模块，主要被用作高效的多维储存容器，可以用来储存容器，可以用来储存和处理大型的矩阵。 2、numpy 提供了两种基本的对象：ndarray（数组，表示储存单
转载
2023-08-10 15:15:25
173阅读
简介 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。
转载
2023-12-28 14:15:30
156阅读
一、numpy简介NumPy 是一个 Python 包， 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，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。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库。二、使用numpy创建数组首先导入numpyimport numpy
转载
2023-08-12 20:11:53
9859阅读
1、迭代遍历数组 迭代意味着一步一步地遍历元素。当我们在numpy中处理多维数组时，可以使用python的基本for循环来完成此操作。如果我们对一维数组进行迭代，它将一一遍历每个元素。
转载
2023-05-24 09:19:13
856阅读
前言正如我前面所讲，量化交易背后是有着一套严谨计算的过程的。我们进行量化交易时，如果进行原始数据的分析，一般避免不了进行数据的运算。所以，按照我跟大家讲的量化交易学习路线，我们需要先学习下numpy和pandas，这两个是python进行数据运算和处理的两个比较重要的依赖包。我们本篇文章先来看下，量化交易计算的Numpy。这里，我必须先友情提示下，接下去两章的内容会比较枯燥，因为涉及到一些数据计算
numpy基础知识1：创建数组import numpy as np
#数组的基本属性
#二维数组
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print('A=\n',A)
print('数组的尺寸（几行几列）：',A.shape)
print('查看第一个维度的大小（即行数）：',A.shape[0])
print('查看第二个维度的大小（即列数）：',A.shape[1]
转载
2024-05-29 09:29:24
150阅读
1、什么是Numpy简单来说：Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“
转载
2023-10-27 11:10:26
176阅读
简介 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常
转载
2024-05-30 22:45:10
96阅读
