numpy学习笔记一、数组的创建1.1 创建一维数组1.2 创建二维数组1.3 numpy的基础知识1.4 创建全是0、全是1、空值（初始值为任意值）的特殊数组1.5 创建维度确定、值范围确定的特殊数组1.6 创建序列升值数组1.7 创建一定区间内n等分的一维数组 numpy官方文档一、数组的创建1.1 创建一维数组import numpy as np
# 创建一维的numpy数组
a = n
转载
2023-10-16 20:15:50
243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
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
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
【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
Python二维数组二维数组是数组中的数组。 它是一个数组的数组。 在这种类型的数组中，数据元素的位置由两个索引，而不是一个索引来引用。 所以它表示了一个包含行和列的数据的表。 在下面的二维数组的例子中，每个数组元素本身也是一个数组。 考虑每天记录4次温度的例子。记录仪器有时会出现故障，我们无法记录数据。 4天的这种数据可以如下所示呈现为二维数组。第1天 - 11 12 5 2 第2天 - 15
转载
2023-06-02 21:28:23
276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
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
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
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
前言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。随着大数据技术不断发展，numpy在数据处理中的作用越来越重要。Numpy中最重要的数据结构是ndarray，下面我们将从多种方式来创建ndarray。一、依据现有数据创建ndarray1. 通过array()函数创建#一维数组
a =
转载
2023-09-30 21:07:46
299阅读
自学深度学习重拾python，发现自学打的基础就是不行，比如python中定义二维数组的问题，很怪，也很有意思。 找到了一篇大佬的文章 ，茅塞顿开，本文章主要在大佬文章的基础上附带一些具体代码，在值赋值和地址赋值之间做一下比较。1、python创建二维数组的基本写法 首先要知道python中常用的一种与C、Java不太一样的数组升维写法： 比如已知一个一维数组array01（也就是一个向量），想要
转载
2023-06-08 15:32:24
852阅读
numpy是python中进行矩阵运算的库，提供了很多高性能的计算、处理方法。 numpy中有大量的方法，在此记录一些自己用过的方法，不定期更新。# 首先需要导入numpy模块
import numpy as np
# 定义数组
a = np.array([1,2,3]) #一维数组
a = np.array([[1,2,3],[1,2,3]]) #二维数组
print a.shape
转载
2024-05-15 06:08:01
135阅读
一、简介NumPy是Python中诸多数据科学库的重要基础，例如，pandas，OpenCV，TensorFlow等，学习NumPy对其它NumPy依赖数据科学库意义重大 0、NumPy数组 vs Python列表Numpy数组中插入、移除元素没Python列表高效；Numpy数组可直接做四则运算、Python列表则需借助列表推倒式等；Numpy数组更紧凑,高维时尤为明显；Numpy数组
转载
2024-07-31 20:47:09
88阅读
Python的二维数组和Numpy是处理数据时强大的工具，使用它们可以极大地提高我们的编程效率，尤其是在科学计算与数据分析的领域。虽然Python本身有一个内建的列表类型来处理多维数据，但Numpy则提供了更多功能、更高效的操作，尤其是在大规模数据处理时表现出色。接下来，我将通过一系列的结构来详细阐述如何解决Python二维数组和Numpy的问题，包括版本对比、迁移指南等内容。
### 版本对比
# Python numpy赋值二维数组的实现方法
## 简介
在Python中，使用numpy库可以方便地进行数组操作。本文将介绍如何使用numpy库来赋值二维数组。
## 步骤概述
以下是实现“Python numpy赋值二维数组”的步骤概述：
1. 导入numpy库；
2. 创建一个二维数组；
3. 赋值给二维数组的元素。
下面将详细介绍每一步的具体操作和相应的代码。
## 步骤详
原创
2023-12-15 09:24:28
249阅读
Python二维数组转Numpy的实现方法
## 引言
在Python中，Numpy是一个广泛应用于科学计算的库。它提供了一个强大的多维数组对象，以及许多用于操作这些数组的函数。对于一位刚入行的小白开发者来说，了解如何将Python的二维数组转换为Numpy数组是非常重要的。本文将教会你如何实现这个过程。
## 整体流程
下面是整个过程的高级步骤说明，我们将使用表格形式展示。
| 步骤 |
原创
2024-01-14 04:50:53
468阅读
