引言本文作者接触NumPy模块时对其中的创建数组的方法一直都是一知半解的状态，有时候在做tensorflow搭建模块时经常会出现特别低级的数组构建错误，而且错误形式千奇百怪，今天终于决定系统地重写认识一下如何使用NumPy创建数组。 查询了很多文章和书籍，把查阅到的所有创建方式做一个总结，以便后面查阅。文章目录**引言**NumPy之创建数组生成数组(1) 通过array函数生成数组(2) num
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2023-08-21 10:10:52
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一、什么是NumPy简而言之即包含了许多科学运算的基础包，可以看作在基础的Python上添加了一个用于科学运算的扩展包，这个包里面包含了进行科学运算的一些工具。二、ndarray对象NumPy中核心是ndarray对象，这个对象可以称之为数组，需要注意的是，在Python本身是不存在数组的，只存在列表、元组、字典等元素，但是没有数组，为了运算方便才在NumPy中引入了数组，数组是NumPy中特有的
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2024-04-26 12:53:06
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import numpy as np
# 创建数组
a = [[1,2,3],[4,5,6]]
b = [[1,1,1],[2,2,2]]
# 数组纵向合并
c = np.vstack((a,b))
c =
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[1, 1, 1],
[2, 2, 2]]
c = np.r_[a,b]
c = array([[1,
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2023-05-29 15:54:41
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# Python numpy 数组中 1 的个数
## 1. 整体流程
为了统计一个 numpy 数组中 1 的个数，我们可以遍历数组的每个元素，并判断其是否为 1。如果是 1，则计数器加一。最后返回计数器的值即可。
下面是实现该功能的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|:----:|:---------:|
| 1 | 导入 numpy 库 |
| 2 | 创建一
原创
2024-01-22 08:07:25
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# Python Numpy：输入两个数组
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。在众多Python库中，NumPy是一个非常重要的数学库，它为Python提供了强大的数组操作功能。本文将介绍如何使用NumPy输入两个数组，并进行一些基本的数组操作。
## 引入NumPy库
在使用NumPy之前，我们需要先导入这个库。在Python中，我
原创
2024-07-19 09:30:50
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1.np.concatenate 数组合并2.np.vstack 垂直合并（合并在下方）3.np.hstack 水平合并（合并在右侧）4.np.split 数组分割5.np.vsplit 分成上下两部分6.np.hsplit 分成左右两部分一：合并1.启动jupyter，创建一个信息的notebook，导入numpyimport numpy as np2.合并两
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2023-07-28 22:19:41
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numpy——科学计算库的讲解（三）numpy数组的加法运算（减法类推）标量相加向量相加（2D张量相加）矩阵相加（2D张量）numpy数组的乘除法运算标量乘除法运算向量乘除法运算矩阵乘法运算矩阵除法运算numpy运算讲解的总结实用性简要说明往期回顾本节主要讲解numpy基本运算讲解。 （补充，阅读时，如出现‘点积‘，请忽略，本文不包含该术语名词——仅仅含有’内积‘的叫法和‘矩阵乘法’）本文以ju
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2023-09-05 12:00:00
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文章目录连接数组方法列表方法详解numpy.concatenate()numpy.stack()numpy.vstack()numpy.hstack()numpy.dstack()numpy.column_stack()numpy.row_stack() 连接数组Numpy中数组连接的方法很多，但是各有特点，本文将对各种方法做详细的解释和示例演示。方法列表方法说明numpy.concatenat
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2023-10-11 11:30:39
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1.3 Numpy的算术运算有两种常用的运算，一种是对应元素相乘，又称为逐元乘法，运算符为np.multiply()或者*；另一种是点积或內积，运算符为np.dot().1.3.1 对应元素相乘是指两个矩阵中对应元素相乘，输出与输入矩阵或数组的维度是一致的。 多维数组与多维数组相乘# 对应元素相乘，又称为逐元乘法
A = np.array([[1, 2], [4, 8]])
B = np.arra
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2024-03-05 23:54:33
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用最复杂的方式学会数组，全网最复杂最全的动态数组Python实现
Python序列类型的本质在本博客中，我们将学习探讨Python的各种“序列”类，内置的三大常用数据结构——列表类（list）、元组类（tuple）和字符串类（str）的本质。不知道你发现没有，这些类都有一个很明显的共性，都可以用来保存多个数据元素，最主要的功能是：每个类都支持下标（索引）
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2024-06-24 17:36:30
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# 如何使用numpy来判断两个数组是否不同
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何使用Python中的numpy库来判断两个数组是否不同。在本文中，我将会按照以下步骤来教导你如何实现这一功能。首先，我会用表格形式展示整个流程，然后详细说明每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入numpy库 |
|
原创
2024-03-22 03:49:14
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17_NumPy数组ndarray中计算满足条件的元素的个数连同示例代码一起说明了一种计算满足NumPy数组ndarray条件的元素数量的方法。将描述以下内容。全体ndarray中满足条件的元素数的计算计算ndarray的每一行和每一列满足条件的元素数使用numpy.any（）（全体，行/列）检查是否有满足条件的元素使用numpy.all（）检查所有元素是否都满足条件（全体，行/列）多种条件要替换
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2023-09-23 14:13:43
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Numpy中进行数组数据相加运算（+号或者np.add）目录Numpy中使用进行数据相加运算（+号或者np.add）numpy是什么？numpy和list有哪些区别？Numpy中使用进行数据相加运算（+号或者np.add）numpy是什么？numpy和list有哪些区别？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
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2023-08-08 11:16:46
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创建Numpy数组的三大绝招1.使用函数np.array2.使用便捷的内置函数3.使用随机库函数Numpy库的核心对象便是ndarray数组，又称n维数组。要知道，基础数据的统计、变换等运算都是基于数组对象的，所以对于ndarray的掌握至关重要。而所谓工欲善其事必先利其器，工具我们暂时是搞明白了，至于怎么打造出来，这块得好好讲讲了。这篇Python学习教程的主要目的是帮助同学们更好
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2023-11-03 20:36:40
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1、番外说明大家好，我是小P，本系列是本人对Python模块Numpy的一些学习记录，总结于此一方面方便其它初学者学习。2、正题参考链接：http://www.runoob.com/numpy/numpy-array-creation.html
ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。2.1 numpy.emptynumpy.empty
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2023-10-19 22:11:32
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第一次，学python的时候，我看到列表这个词语，并不知道这是什么东西。听名字，感觉很高大上。当学习列表完，原来只不过就是一个数组（数组的升级版）。List是python里面最基本的数据结构。序列中每个元素都是从索引（下标）从0开始，依次叠加。List操作的方法很多，只能熟悉基本常用的这个方法。第二个数据结构是元祖，元组其实跟列表差不多，也是存一组数，只不是它一旦创建，便不能再修改，所以又叫只读列
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2023-08-22 13:50:22
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NumPy 数据类型numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是
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2023-07-05 20:59:50
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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。最主要的数据结构是ndarray数组。 NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab。 SciPy 是一个开源的 P
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2024-08-05 09:19:44
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目录 NumPy-矩阵部分NumPy 简介安装NumPy导入 NumPy数据类型和形状创建包含一个标量的 NumPy 数组：创建一个向量:创建矩阵张量更改形状NumPy里面的矩阵运算转置 NumPy-矩阵部分NumPy 简介numpy可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多。安装NumPypip install num
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2024-08-15 23:13:25
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1.使用Numpy内部功能函数创建数组# 1.创建一维数组
import numpy as np
array1 = np.arange(10)
print("array1数组的元素：", array1)
print("array1数组的形状：", array1.shape)
print("array1数组第一个元素和最后一个元素为：", array1[0], array1[-1])
# 结果
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2024-04-17 15:29:49
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