一，含义提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组(矩阵)处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。NumPy数组是一个多维的数组对象(矩阵)，称为ndarray，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。nd
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2023-07-06 15:17:36
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Numpy是什么在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念。Python 是一种高级的，动态的，多泛型的编程语言。Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样，因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法。numpy很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经
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2023-07-08 18:31:14
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使用numpy库生成指定矩阵的方法差异矩阵性质的差异在矩阵乘法的不同体现matrix()和array()关于秩的区别array()函数和mat()函数之间的转换一些基本知识1 具体矩阵生成方式的不同：我们指定以下生成以下矩阵：我选取此矩阵的原因是：二阶方便计算；矩阵可逆；逆函数好求出（可口算出）。import numpy as np
a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
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2023-08-31 19:20:23
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列举机器学习中python的numpy库常用的几个函数np.size()函数numpy.size(a, axis=None) a：输入的矩阵 axis：int型的可选参数，指定返回哪一维的元素个数。当没有指定时，返回整个矩阵的元素个数。np.vstack()&np.hstack()函数np.vstack:按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组 np.hstack:按水平方向（列顺序）
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2023-09-20 09:38:26
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# Python中的数组合并（array join）
在Python中，我们经常需要将多个数组合并成一个数组。这种操作可以通过使用`join()`方法来实现。`join()`方法是Python中数组的一个内置方法，它可以将一个数组的元素连接成一个字符串，并返回连接后的字符串。在本文中，我们将详细介绍`join()`方法的用法和示例。
## `join()`方法的语法
`join()`方法的语
原创
2023-07-15 13:09:13
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文章目录前言一、集合初步了解列表访问项目负的索引索引范围Tips：搜索将从索引 2（包括）开始，到索引 5（不包括）结束。更改项目值遍历列表检查项目是否存在列表长度二、列表的增删改查添加项目Tips：要在指定的索引处添加项目，请使用 `insert()` 方法：删除项目复制列表Tips：制作副本的另一种方法是使用内建的方法 `list()`合并两个列表`list()` 构造函数总结(list所有方
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2023-05-26 23:33:36
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类型代码：计算机为数组分配一段连续的内存，从而支持对数组随机访问； 由于项的地址在编号上是连续的，数组某一项的地址可以通过将两个值相加得出，即将数组的基本地址和项的偏移地址相加。 数组的基本地址就是数组的第一项的机器地址。一个项的偏移地址就等于它的索引乘以数组的一个项所需要的内存单元数目的一个常量表示（在python中，这个值总是1）import array #array模块是python中实现的
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2023-10-13 20:09:02
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《利用python进行数据分析》的第4、5章介绍了两个非常重要的包，NumPy和Pandas，这篇文章是我看这两章做的笔记，只列了要点和我觉得要留意的地方。电子书和配套代码，还有一些学习资源，猴子在这里都提供拉：猴子：如何学习《利用python进行数据分析》这本书？zhuanlan.zhihu.com（我看的是英文新版，针对Python3，信我，英语过四级的绝对能看懂，别怕！）Ch4. NumPy
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2023-07-06 14:54:10
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导入numpy：import numpy as np一、numpy常用函数1.数组生成函数np.array(x)：将x转化为一个数组np.array(x,dtype)：将x转化为一个类型为type的数组np.zeros(shape)：生成shape维度大小的全0数组np.zeros_like(a)：生成与a各维度大小一致的全0数组np.ones(shape)：生成shape维度大小的全1数组np.
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2024-08-29 21:41:58
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数组对象ndarray1.1 数组的创建：# 使用array创建数组：
arr = np.array([1,2,3]) --创建一维数组
arr = np.array([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]) --创建二维数组
# 使用arange创建数组
arr = np.arange(0,10,1) --创建初值为0，终值为9的递增一维数组
arr = np.arange(12).re
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2023-09-13 15:39:41
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在上一篇《手把手陪您学Python》47——ndarray中，我们学习了NumPy的ndarray，并通过对比Excel，了解了多维数组以及ndarray在处理多维数组方面的优势。今天，我们将介绍ndarray的生成方法。1、array()函数生成ndarray最简单的方法就是使用array()函数，通过接收列表、字典、元组、集合等我们在入门阶段学习的序列型对象，生成数组。还可以通过接收其他的数组
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2023-08-30 11:14:28
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好，继续。这篇争取能把Numpy这章做个了结。一、元素级数组函数顾名思义就是能够运用到数组元素的函数。这里可以看下这个表格：一元函数二元函数1二元函数2看完的感觉是，记不住。。。好的，那就看几个例子，其他的有个印象，需要的时候能够在文档中查到就行了。arr = np.arange(10)
np.sqrt(arr) #平方根函数
输出：array([0. , 1. , 1.41421356, 1.7
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2023-09-13 15:36:19
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第八章 函数函数的优点：实现结构化程序设计。通过把程序分割为不同的功能模块，可以实现自顶向下的结构化设计。减少程序的复杂度。简化程序的结构，提高程序的可阅读性。实现代码的复用。一次定义多次调用，实现代码的可重复性。提高代码的质量。实现分割后子任务的代码相对简单，易于开发、调试、修改和维护。协作开发。实现特殊功能。函数分类：内置函数标准库函数第三方库函数用户自定义函数函数
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2023-05-27 17:29:40
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## Python改变array里的数值
### 引言
在Python开发中，经常会遇到需要改变数组中的数值的情况。对于刚入行的开发者来说，可能对这个过程还不太了解，下面我将详细介绍整个过程的步骤和需要使用的代码，并注释每一条代码的意思。
### 整个过程的流程
首先，让我们来看一下整个过程的流程，如下所示：
```mermaid
sequenceDiagram
particip
原创
2023-09-25 19:08:06
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# Python提取数组里的元素
## 引言
在Python中，数组是一种常用的数据结构，它可以存储多个元素，并且可以通过索引来访问和操作这些元素。在实际编程中，我们经常需要从数组中提取特定的元素，进行进一步的处理和分析。本文将介绍如何使用Python提取数组中的元素，并给出相应的代码示例。
## 1. 提取单个元素
我们可以通过索引来提取数组中的单个元素。在Python中，数组的索引从0
原创
2023-10-25 08:59:57
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# Python选择array里的变量
在Python中，数组（array）是一种用于存储多个值的数据结构。通过索引，我们可以访问数组中的每个元素，并对其进行操作。本文将介绍如何在Python中选择数组里的变量，并给出相应的代码示例。
## 创建数组
首先，让我们看看如何创建一个包含一些变量的数组。在Python中，可以使用列表（list）来表示数组。下面是一个简单的例子：
```pyth
原创
2024-05-31 06:27:17
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最近看了《利用Python进行数据分析》，又复习了一下Numpy里的一些操作，做一些基本函数使用的总结，避免后面忘了又瞎找，提高效率。 一、 数组生成 创建数组 # 1. 一维数组
import numpy as np
num = [ 1,2,3,4,
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2023-07-06 22:10:57
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Numpy是用于数据科学计算的基础，不但能够完成科学计算任务，还能被 用作高效地多维数据容器。用于存储和处理大型矩阵。 Python提供了一个array模块，和list不同，它直接保存数值，但是由于 Python 的array模块不支持多维，也没有各种运算函数。 Numpy 弥补了这一遗憾。Numpy提供了一种存储单一数据类型的多维数 组——ndarrayimport numpy as n
#创建
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2024-03-03 08:03:50
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Numpy的作用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。Numpy库与数组的区别python中可以使用列表保存一组值，可将列表当数组使用。另外，python中有array模块，但它不支持多维数组。所以无论是列表还是array模块都没有科学运算函数，不适合做矩阵等科学计算。
nump
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2023-10-12 23:59:46
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在Python中，`array`函数可以用于创建高效的数组对象，通常用于数值计算等场景。针对“array函数python”这个主题，这篇博文将从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和迁移指南等多个方面进行详细的记录，以便于大家对Python中`array`函数的使用问题有一个全面的了解。
## 环境预检
在使用`array`函数之前，需要确认你的Python环境的兼容性和依赖要求。
