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
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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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
# 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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# NumPy：Python中的数值计算利器
## 引言
在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Python语言因其简洁和强大的库生态而备受推崇。NumPy，作为Python科学计算的基础库，提供了支持大规模、多维数组和矩阵运算的能力，并附带众多数学函数来操作这些数组。本文将深入探讨NumPy的基本用法，并通过代码示例来帮助读者理解其应用。
## NumPy基础知识
### 1. 安装Nu
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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一、Numpy概念圆柱模板 二、Numpy的突出优势 与Python的基本数据类型相比，其具有以下突出优势： NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和ufunc（universal function object）。ndarray用来存储单一数据类型的多维数
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2023-12-12 13:34:39
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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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原标题：NumPy新增函数注释等功能，支持Python 3.7+机器之心报道编辑：陈萍、杜伟NumPy 1.20.0 版本上线，最新亮点包括 NumPy 函数注释、为数组提供滑动窗口视图等。作为 Python 语言的一个扩展程序库，NumPy 支持大量的维度数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。自初代版本上线之后，NumPy 已经成为 Python 科学计算的扩展包。如今，在计算多维
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2023-09-06 19:31:00
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在数据科学和机器学习的世界中，理解和使用 Python 及其强大库 NumPy 的对应关系是相当重要的。在这篇博文中，我们将探讨如何有效备份、恢复和验证使用 Python 和 NumPy 的数据处理流程，以及应对潜在的灾难性场景。
### 备份策略
为了确保数据的安全性，我们需要制定适当的备份策略，包括定期备份和所用存储介质的选择。以下是我们为此设计的一份甘特图及周期计划，帮助团队合理安排备份时
# Numpy 和 Python 对应关系的实现
## 简介
在Python编程中，numpy库是一个非常强大的工具，它提供了高性能的数学函数和数组操作。为了更好地理解numpy和Python之间的对应关系，我们将通过以下步骤来实现这个过程，并给出相应的代码和解释。
## 整体流程
为了建立numpy和Python之间的对应关系，我们需要进行以下步骤：
步骤 | 描述
--- | ---
步
原创
2023-12-27 08:47:40
62阅读
# Python与Numpy版本关系：一种深度了解的探索
在数据科学与机器学习的浪潮中，Python无疑是最流行的编程语言之一。而NumPy这个高效的库则成为了Python进行数值计算和数据分析的基石。本文将深入探讨Python和NumPy之间的版本关系，并通过代码示例及图表帮助更好地理解这一主题。
## 一、Python与NumPy的版本兼容性
每一个Python版本都有一个较为对应的Nu
数组对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，从0 开始进行集合中元素的索引；ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组，其中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 内部由以下内容组成：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（s
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2023-11-02 08:15:51
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# 如何实现“python与numpy对应关系”
## 概述
在Python中，NumPy是一个强大的数值计算库，可以帮助我们进行数组操作、数学计算等。在本文中，我将教会你如何在Python中使用NumPy，并建立起它们之间的对应关系。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
PYTHON ||--|| NUMPY : Correspondence
```
###
原创
2024-04-25 06:56:23
45阅读
# Python与NumPy的关系
Python是一种广泛使用的编程语言，其简洁的语法和强大的库支持使其成为数据科学、机器学习和科学计算等领域的首选语言。在Python的众多库中，NumPy无疑是最基础且重要的一个。本文将探讨Python与NumPy的关系，并通过代码示例来阐明NumPy在数据处理和科学计算中的重要性。
## 一、NumPy简介
NumPy（Numerical Python的
# 了解NumPy与Python之间的关系
在现代数据科学和机器学习中，NumPy是Python的重要库，其高效处理数值计算的能力使得它成为了数据分析的基础。本文将详细讲解如何理解NumPy及其与Python的关系，并提供逐步实现的流程和示例代码。希望能够帮助您更好地掌握这一重要工具。
## 整体流程
在实际应用中，使用NumPy进行数据处理通常包括以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-30 03:30:02
95阅读
