我是通过学习mooc上嵩天老师的数据分析与展示和阅读《利用python进行数据分析》做出的笔记 import numpy as np 为了缩小代码量，公认约定使用np作为numpyfrom numpy import * 往往实不可取的，因为它包含了与一些内置函数重名的函数 numpy通过np.array()可以将list/tuple转化为ndarray n维数组对象
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2024-06-08 17:00:02
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Numpy的安装建议使用Anaconda管理这些包，Anaconda的具体教程参考上一篇笔记【Anaconda的基本使用与在Pycharm中调用】安装好Anaconda后可以在Anaconda Prompt使用activate 环境名进入自己创建的环境。使用下面指令安装Numpy和Pandasconda install numpy
conda install pandas导入numpyimport
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2023-12-10 12:15:59
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## Python返回ndarray长度
在Python中，`ndarray`是一个多维数组对象，是NumPy（Numerical Python）库的核心数据结构之一。`ndarray`提供了一种高效的方式来存储和操作大型数据集，尤其是科学和数值计算领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python来返回`ndarray`的长度。
### 什么是`ndarray`?
在开始之前，让我们简要地回顾
原创
2024-01-21 06:14:16
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目录1. 改变 ndarray 数组形状1.1 reshape()1.2 扁平化函数 ravel() 和 flatten()1.3 resize() 1.4 转置函数 transpose（）2. 将不同数组堆叠在一起2.1 stack()2.2 vstack() 和 hstack()
一、综述 1、ndarray的本质是：对象 2、ndarray是numpy中的数据结构（叫做：n维数组），是同构数据多维容器，所有元素必须是相同类型面向数组的编程和思维方式：用简洁的数组表达式代替循环写法，通常叫做 --‘矢量化’ 二、创建ndarray对象 3种方式： （1）从python的基础数据对象转化； （2）通过numpy内置函数生成 ； （3）
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2023-11-07 12:37:34
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# 生成长度相同的ndarray
在Python中，ndarray是NumPy中最重要的数据结构之一，它是一个多维数组对象，用于存储同一类型的元素。有时候我们需要生成长度相同的ndarray，以便进行各种数学运算或数据处理操作。接下来，我将介绍如何使用Python生成长度相同的ndarray。
## 什么是ndarray
在NumPy中，ndarray是一个多维数组对象，它由两部分组成：实际
原创
2024-03-18 04:20:11
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# Python用空格补齐ndarray长度的实现方法
## 引言
在Python中，我们经常需要对数组进行操作和处理。有时候我们需要将不同长度的数组进行拼接，但是由于长度不同，导致操作出错。这时，我们可以使用空格来补齐数组的长度，使得它们能够正确地进行拼接。本文将介绍一种用空格补齐ndarray长度的方法，并给出详细的步骤和代码示例，帮助刚入行的开发者快速理解和掌握这个技巧。
## 步骤概
原创
2023-11-09 15:09:12
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在使用 Python 进行数据分析时，`ndarray` 是 numpy 库中一个非常重要的数据结构，大家可能会遇到需要调整 `ndarray` 长度的问题。调整数组的长度可能是为了适应数据处理的需要，比如填充、裁剪或扩展数据等。在这篇文章中，我们将深入研究这个问题的多个方面，包括用户场景、错误现象、根因分析到最后的验证测试和预防优化。
问题背景
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在数据科学项目中，尤
Python学习笔记第二十九天N维数组（ndarray）构建阵列索引阵列ndarray的内部内存布局阵列属性内存布局数据类型其他属性阵列接口ctypes外部功能接口Array方法阵列转换形状操作项目选择和操作计算算术，矩阵乘法和比较运算结束语 N维数组（ndarray）一个ndarray是（通常为固定大小）具有相同类型和大小的项目的多维容器。尺寸和阵列中的项目的数量是由它的定义shape，它是一
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2023-10-04 16:02:05
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Python学习笔记第二十八天NumPy Ndarray 对象ndarray 的内部结构 NumPy Ndarray 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，以 0 下标为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。ndarray 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
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2023-08-15 12:52:57
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一、NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括： 一个强大的N维数组对象ndrray； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里
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2023-08-31 17:23:17
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Python numpy 入门安装numpy：(1) 文件超过14MB，默认安装常常会超时：C:\Python310\Scripts>pip install numpypip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Re
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2023-07-03 18:06:17
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# 使用 Python 将 NumPy ndarray 转换为字符串 ndarray 的完整指南
在开发过程中，我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。在这种情况下，我们将学习如何将 NumPy 的 `ndarray` 转换为字符串格式的 `ndarray`。本文将详细介绍整个流程，包括每一步的代码实现和注释。
## 流程概览
下面是整个流程的概括表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 03:35:20
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Python高阶——Numpy创建ndarrayPython高阶——Numpy创建ndarray如何导入NumpyPython 列表和 NumPy 阵列有什么区别用np.array() 创建一个 ndarray对象创建数组1、np.empty()创建指定形状、数据类型，且没有初始化的数组2、np.zeros()创建一个全0数组3、np.ones()创建一个全1数组4、numpy.asarray
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2024-03-03 12:08:41
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# 如何实现 Python 的 ndarray 追加到其他 ndarray 的末尾
在 Python 中，NumPy 库提供了强大的数组处理能力，其中的 `ndarray` 是一个重要的数据结构。作为一名初学者，掌握如何将一个 `ndarray` 追加到另一个 `ndarray` 的末尾是非常重要的。本文将详细介绍这一过程，帮助你理解并实现这一功能。
## 整体流程
首先，让我们明确实现这一
系列文章地址NumPy 最详细教程（1）：NumPy 数组NumPy 超详细教程（2）：数据类型NumPy 超详细教程（3）：ndarray 的内部机理及高级迭代Numpy 是 Python 中科学计算的核心库，NumPy 这个词来源于 Numerical 和 Python 两个单词。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，广泛应用于机器学习模型
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2023-10-19 08:57:54
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Numpy基础
本人的Numpy学习日志，有不对的地方，希望大家能够指出来，相互进步，谢谢
ndarray数组
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。它是一系列同类型数据的集合。
起初以为ndarray数组是矩阵，实际上并不是。ndarray中可以存储多种类型的数据，字符串，时间等。矩阵只能存储数值类型的。
一、n
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2024-04-01 00:02:01
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我用的是anaconda自带spyder写代码的。anconda是一款免费的集成开发环境，而且自带了numpy等数据分析模块，推荐给大家。数组对象ndarray简介之前我的文章中介绍过Python的列表，当时就说和数组挺像的，唯一的不同是列表内部的元素可以是不同的类型，比如字符串和整数同时存在在一个列表中是可以的。而数组类似于C语言的数组，只支持一种类型元素在一个数组中。 我们先来体验一下数组：#
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2023-08-14 15:24:21
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感觉学习的主要是函数的用法，一些简单功能的实现，以及一些函数的使用逻辑一、查看帮助文档import numpy as np
help(np.array)//使用help()函数，如果需要查看的是某个包里面的，需要先导入，后根据导入的语句变换help()括号内的内容
# from numpy import *
# help(array)
import numpy as np
np.array?//在
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2023-10-20 23:27:53
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NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。1.ndrray对象函数库的导入import numpy as np（1）创建首先需要创建数组才能对其进行其他操作。 我们可以通过给array
