## Python初 np.array 初始化空
### 简介
在Python中，`numpy`是一个非常常用的科学计算库，提供了大量用于数值计算的功能。在`numpy`中，`np.array`是一个常用的数据类型，用于存储和操作多维数组。本文将向刚入行的小白介绍如何使用`np.array`进行空数组的初始化。
### 流程
下面是实现"python初 np.array 初始化空"的流程图
原创
2023-09-10 03:22:37
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一、数组和列表列表不存在维度问题，数组是有维度的np.array()把列表转化为数组问题：数组和列表的转化问题官方解释：二、代码实例分析（1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表)1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_ysub_f = []
index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16)
in
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2023-05-28 18:12:25
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Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 2 上一篇 Python 读书笔记：Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 1numpy中的ndarray与array的区别？np.array 只是一个便捷的函数，用来创建一个ndarray，它本身不是一个类。看看如下代码的输出：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])pr
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2023-05-28 16:41:05
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数组的四则运算 在numpy模块中,实现四则运算的计算既可以使用运算符号,也可以使用函数,具体如下例所示:#加法运算
import numpy as np
math = np.array([98,83,86,92,67,82])
english = np.array([68,74,66,82,75,89])
chinese = np.array([92,83,76,85,8
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2023-06-08 20:28:43
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一、NumPy 是什么NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。利用 Python 进行数据分析（一）简单介绍二、ndarray 是什么ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。三、
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2023-09-14 16:29:28
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#%%
# 用于处理数组，大概可分为以下几类
"""
修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除
"""
#%% md
## 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
"""
#%% md
### n
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2024-05-28 11:59:40
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一.环境本人使用的是Anaconda，免费的 Python 发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。二.ndarray对象组成部分：一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。一个
函数调用方法：numpy.array(object, dtype=None)各个参数意义：object：创建的数组的对象，可以为单个值，列表，元胞等。dtype：创
原创
2022-07-13 18:10:15
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# Python np.array 去重实现流程
## 1. 简介
在Python中，NumPy是一个强大的科学计算库，提供了多维数组对象ndarray。如果我们想要对一个NumPy数组进行去重操作，可以使用np.unique()函数来实现。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python np.array去重的流程步骤，我们可以用表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-07-27 08:47:54
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最近在比较系统地学习一遍numpy的基础操作，感觉合并和分割中有一些小的问题可能在平时会遇到，于是决定用这种分享的方式记录下来，希望能够对大家也有所帮助。numpy array的合并： 一般来说在numpy中主要使用vstack() hstack() 或者concatenate()进行合并，下面我们依次来看这两种方法：import numpy as np #引入numpy并且简写为np
a
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2023-10-29 14:48:48
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数组的合并import numpy as np
# 创建数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.ones((2, 2), dtype=np.int32)
print('arr1:\n', arr1)
print('arr2:\n', arr2)
print('*' * 100)
# 数组合并
# 向右合并----水平方向
# res = n
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2023-06-05 23:06:57
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在numpy中，主要使用np.array函数来创建数组，这个函数要完全应用起来还是比较复杂的，今天主要介绍其中经常使用到的三个参数p_object、dtype、ndmin。后续会把剩余的三个参数也会进行说明。1.函数定义def array(p_object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0): # real signat
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2024-10-13 23:44:46
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拼接不会改变数组的维度，而堆叠会增加新的轴。一，拼接如果要把两份数据组合到一起，需要拼接操作。 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) 参数axis默认值是0，标识按照行来拼接，如果设置为None，那么所有的数组将展开为一维，并拼接在一起。对二维数组进行拼接 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
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2023-06-23 15:13:33
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2019-02-01 00:13:00
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Numpy 数学处理Numpy 是Python中科学计算的核心库，提供高性能多维度的数组阵列，还有处理这些数组的工具。Arrays 数组、阵列一个numpy数组是一个网格化的数值，数组是同样的类型，由一组非负整数索引。维数是数组的秩，数组的shape是一个整数元组，给出每个维度数组的大小。 我们可以通过嵌套的Python lists初始化numpy arrays，并用方括号访问每个元
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2024-08-15 21:24:05
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NumPy 排序、条件刷选函数NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(n*log(n))~n/2是'heapsort'（堆排序）3O(n*lo
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2023-05-28 16:19:49
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df_test = pd.DataFrame(
data=[
['a'],
['A', 'B'],
range(1,3)
]
).T.fillna(method='ffill')
df_test
原创
2023-10-12 11:04:19
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1. 生成数组所需格式不同 np.mat()可以从字符串或列表中生成。np.array()只能从列表中生成。 import numpy as np a = np.mat(data="1, 2; 3, 4") b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) print( ...
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2021-10-20 15:34:00
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一、Numpy的引入
1、标准的Python 中用列表(list)保存一组值，可以当作数组使用。但由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针。对于数值运算来说，这种结构显然比较浪费内存和CPU 计算
2、虽然Python 提供了array 模块，它和列表不同，能直接保存数值，但是由于它不支持多维数组，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
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2023-08-10 12:48:18
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何为numpynumpy是python里面专门用于处理高维数据计算的包，十分的方便！具体来说，numpy可以说是数据分析领域的基础数组。底层实现中使用了C语言和Fortran语言的机制分配内存。可以理解它的输出是一个非常大且连续的并由同类型的数据组成的内存区域。作用：可以构造一个比普通列表大的多的数组，并且可以很灵活的对其中所有的元素进行并行化操作。我个人认为学习任何一个模块之前，我们必须先对它有
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2023-11-27 23:28:15
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