pandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这么说你可能无法从感性上认识它，举个例子，你大概用过Excel，而它也是一种数据组织和呈现的方式，简单说就是表格，而在在pandas中用DataFrame组织数据，如果你不print DataFrame，你看不到这些数据。pandas和numpy的区别： &n
0. 前言 大约七八年前，我曾经用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型，这段代码至今仍然还运行在某科研机构里。在那之前，我一直觉得自己是一个合（you）格（xiu）的 python 程序员，似乎无所不能。但磁层顶模型的显示效果令我沮丧——尽管这个模型只有十几万个顶点，拖拽、缩放却非常卡顿。最终，我把顶点数量删减到两万左右，以兼顾模型质量和响应速
一、Numpynumpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为numpy数组本身能节省内存，并且numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。numpy
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2023-10-08 12:49:02
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环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 python3.61、介绍NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。(1)使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵，NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数
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2023-11-02 21:10:23
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1、array和mat区别Python中的numpy包是一个科学计算包，在进行科学计算时多数情况下都会用到这个包，但是其中的array和mat这两个函数的区别还是要注意。数据的类型很有可能是程序出现bug的一个难以发现的原因（自身教训）if __name__ == '__main__':
# 一维
two = [1, 3, 5, 2, 3, 2]
two1 = np.arr
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2024-06-16 19:41:38
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1、冒泡排序
lis = [56,12,1,8,354,10,100,34,56,7,23,456,234,-58]
defsortport():
for i in range(len(lis)-1):
for j in range(len(lis)-1-i):
if lis[j] > lis[j+1]:
lis[j],lis[j+1] = lis[j+1],lis[j]
return li
math标准函数库概述math库一共提供了4个数学常数和44个函数。44个函数分为4类，包括：16个数值表示函数、8个幂对数函数、16个三角对数函数和四个高等特殊函数是Python提供内置数学类函数库在使用math库前，用import导入该库import math数学常数包括math.pi 数学常数πmath.e 数学常数emath.tau 数学常数τmath.inf 浮点正无穷大ma
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2024-02-05 11:11:49
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--------------------- Pytorch 与 numpy 区别----------------------------##################################################################################################################
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2023-12-21 12:26:07
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Numpy（Numeric Python）是一个用python实现的科学计算的扩展程序库。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。Numpy基本操作import numpy as np
a
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2024-06-01 16:57:21
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PyTorch基础知识总结Tensor(张量)张量是PyTorch里的基本运算单位，与numpy的ndarray相同都表示一个多维的矩阵。与ndarray最大的区别在于Tensor能使用GPU加速，而ndarray只能用在CPU上。与Numpy之间进行转换将Tensor转换成numpy，只需调用.numpy()方法即可。将numpy转换成Tensor，使用torch.from_numpy()进行转
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2023-12-15 04:44:03
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# 运行Python时出现NumPy数学错误的解析与解决
在数据科学和科学计算的世界中，NumPy是一个无可替代的重要库。它提供了高效的多维数组操作功能和多种数学函数。然而，当我们在运行Python代码时，偶尔可能会遇到与NumPy相关的数学错误。本文将详细探讨这些错误的原因，并提供一些解决方案。
## 什么是NumPy？
NumPy是Python的一个库，主要用于进行大规模科学计算。它不仅
python基本平台搭建完毕，默认情况下它并不会将它所有的功能加载进来。我们需要把更多的库（或者叫作模块/包等）加载进来，甚至需要额外安装第三方的扩展库，以丰富python的功能，实现我们的目的。库的导入python本身内置了很多强大的库，如数学相关的math库，可以为我们提供更加丰富复杂的数学运算：import math
math.sin(1) # 计算正弦
math.exp(1) # 计
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2023-06-28 14:51:32
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本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！...
原创
2021-05-06 11:23:41
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本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,
我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理
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2021-06-15 18:16:58
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Pythonlist：Python自带数据类型，主要用一维，功能简单，效率低Dict：Python自带数据类型，多维键值对，效率低Numpyndarray：Numpy基础数据类型，单一数据类型关注数据结构/运算/维度（数据间关系）PandasSeries：1维，类似带索引的1维ndarrayDataFrame：2维，表格型数据类型，类似带行／列索引的2维ndarray 关注数据与索引的关系（数据实
原创
2022-06-16 17:58:15
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一、Numpynumpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为numpy数组本身能节省内存，并且numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。numpy
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2023-09-23 14:57:39
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上述方案要么返回的是一个序列，要么给出的是错误的结果。判断 numpy 下的多维数组中是否存在 nan 的简单方式
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2018-05-21 23:25:00
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NumPy 数组属性本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个
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2024-06-21 21:16:34
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线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法，使用插值法，可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展，得到样本信息中所不包含的样本点的信息
原创
2022-05-05 14:01:25
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# Python中的NumPy库数据对比
## 概述
NumPy是Python中一个强大的数学库，用于处理大型多维数组和矩阵运算。它提供了高性能的数学函数和工具，使得在Python中进行数据分析和科学计算变得更加简便和高效。本文将介绍NumPy库的基本特性，并以代码示例的方式展示其在数据对比中的应用。
## NumPy基础
NumPy库的核心是`ndarray`对象，也被称为NumPy数组
原创
2024-01-02 05:22:34
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