NumPy 团队撰写了一篇综述文章，介绍 NumPy 的发展过程、主要特性和数组编程等。这篇文章现已发表在 Nature 上。
机器之心报道，编辑：魔王、杜伟、小舟。NumPy 是什么？它是大名鼎鼎的使用 Python 进行科学计算的基础软件包，是 Python 生态系统中数据分析、机器学习、科学计算的主力军，极大简化了向量与矩阵的操作处理。除了计算外，它还包括了：功能强大的 N 维数
# Python 中的 NumPy 转置操作
在数据科学和机器学习领域，处理数据的效率和便捷性至关重要。Python 中的 NumPy 库是进行数值计算的强大工具，尤其在处理矩阵和多维数组时更是不可或缺。其中，转置矩阵是一项常见操作，它可以改变数据的排列方式，方便进行进一步的分析和计算。
## 什么是转置？
转置操作主要是将矩阵的行与列进行交换。比如，给定一个矩阵 A：
```
A = [
前两篇博文写了Dataframe的基本概念，创建方法和索引，今天最后写一下Dataframe的基本技巧，包括数据查看、转置、添加、修改、删除值、对齐、排序等（1）数据查看、转置df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100,
columns = ['a','b'])#创建Dataframe
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2023-10-01 10:55:12
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是的，绵阳老板说得有道理。做交易，绝大多数时间要盯着布朗运动看……还是做实业，能静下心来，不管是做研究也好，或者做开发也好。内心充实，不浮躁。实业不是讽刺金融。而是说，要静心做好复习工作，光是整天参加考试没用。做组合回测，而数据又是从关系型数据库中来的，像下图这样。但其实我更希望它摆成这样，才有助于向量化操作。日期601318.SH600050.SH600000.SH2017/9/1每一天的收盘价
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2023-05-30 23:53:34
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官方文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matrix.html?highlight=matrix#numpy.matrixnumpy开源项目：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml中文教程：https://www.yiibai.com/numpy/ matrix
1、动静类型与强弱类型很多读者应该都熟悉动态类型与静态类型，但是很多人也会把它们跟强弱类型混为一谈，所以我们有必要先作一下概念上的澄清。这两组类型都是针对于编程语言而言的，但关注的核心问题不同。对于“动静类型”概念，它的核心问题是“什么时候知道一个变量是哪种类型”？一般而言，在编译期就确定变量类型的是静态类型语言，在运行期才确定变量类型的则是动态类型语言。 例如，某些语言中定义函数“int fun
# Python中的np矩阵共轭转置
在科学计算领域中，矩阵操作是非常常见的任务之一。在Python中，我们可以使用NumPy库来进行矩阵操作。其中，np矩阵的共轭转置是一种常用的操作，用于求解复矩阵的共轭转置。
## 什么是共轭转置？
共轭转置是一种操作，用于求解复矩阵的转置。在复矩阵中，每个元素由实数和虚数构成。共轭转置操作会将矩阵中的每个元素的虚部取负，同时交换每个元素的行和列。
例
原创
2024-01-01 04:39:32
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# Python中的Numpy数组维度
在Python中，我们经常使用Numpy库来进行科学计算和数据处理。Numpy是一个强大的数值计算库，提供了许多功能强大的数组操作和数学函数。在Numpy中，数组的维度是一个非常重要的概念，它决定了数组的形状和大小。本文将介绍Numpy数组的维度及其在Python中的应用。
## 什么是Numpy数组的维度？
Numpy数组的维度指的是数组的秩（ran
原创
2024-06-06 06:10:32
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# 单链表转置的实现与分析
单链表是数据结构中的一种重要形式，广泛应用于各种算法和应用场景。与数组相比，单链表在插入和删除操作上具有更高的灵活性，但访问元素的时间复杂度相对较高。本文旨在介绍如何对单链表进行转置，即将链表的元素顺序倒置，并通过代码示例进行详细演示。
## 单链表的基本结构
在深入转置操作之前，我们首先需要了解单链表的基本结构。单链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一
# PyTorch中的数据维度转置：简单与高效的操作
在深度学习和机器学习的应用中，数据的维度往往需要进行转换，以便于模型的输入输出处理。在PyTorch中，数据维度的转置是一项重要的操作，它允许我们改变张量的维度顺序。在本文中，我们将详细探讨PyTorch中的数据维度转置操作，介绍如何使用这个功能来满足不同的需求，并提供代码示例来说明其应用。
## 为什么需要转置？
数据维度转置通常用于以
转置卷积又称反卷积，逆卷积。在主流的深度学习框架之中，如Tensorflow，Pytorch,Kreas中的函数名都是conv_transpose将一个4*4的输入通过3*3的卷积核核进行普通卷积后（无padding,stride=1）,将得到2*2的输出。而转置卷积将一个2*2的输入通过同样的3*3的卷积核，将得到一个4*4的输出。这看起来像是普通卷积的逆过程。事实上，这两者没有任何关系，操作过
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2024-01-01 13:06:55
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# Python 中的 Numpy 维度交换
Numpy 是 Python 中一个强大的库，广泛应用于科学计算和数值分析。它提供了一种多维数组的对象，以及在这些数组上进行各种操作的功能。本文将深入探讨 Numpy 中的维度交换以及如何有效地使用这一特性来处理数据，搭配代码示例和相关图示以增强理解。
## 什么是维度交换？
在 Numpy 中，每个数组都有一个维度属性。维度表示数组的轴数，对于
# 使用Python进行Numpy重排维度
作为一名新入行的开发者，你可能会遇到处理多维数组的问题，尤其是在数据处理和分析时。Numpy是Python中处理数组的一个强大库，在这个过程中，重排维度是一个常见的任务。本文将指导你如何实现Numpy数组的重排维度。我们将通过一个简单的例子，带你逐步完成。
## 流程概述
我们可以将重排维度的步骤总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Albert Chen
Albert Chen 的个人博客 首页 分类 归档 标签 关于 numpy 维度与轴 发表于
分类于 编程语言
| 我知道 numpy 是多维数组，但是一直不理解其轴 axis 的概念，以及基于轴之上的计算。今天写了些实例终于理解了
在数据分析和机器学习的过程中，处理 NumPy 数组的维度转换是经常需要面对的任务。数组的维度转换可以帮助我们更好地准备数据，以便进行后续的计算或者模型训练。
### 问题背景
在某个数据处理项目中，我们的团队需要将原始数据从 CSV 文件读入内存，并进行多种变换以适应我们的算法需求。以下是一些关键事件：
- **第 1 天**：读取 CSV 文件，数据维度为 (1000, 4)。
- **第
# Python中使用numpy进行按维度相加操作
在进行数据处理和分析时，我们经常需要对数组或矩阵按照某一个维度进行相加操作。在Python中，使用numpy库可以很方便地实现按维度相加的功能。本文将介绍如何使用numpy库进行按维度相加的操作，并给出相应的代码示例。
## numpy库简介
numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的
原创
2024-07-10 06:11:20
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从语法上讲,这看起来像是一种不一致,但从语义上讲,你在这里做了两件截然不同的事情.在您对a和b的定义中,您正在执行advanced indexing,有时称为fancy indexing,它返回数据的副本.在你的c定义中,你正在做basic slicing,它返回一个数据视图.为了区分它,有助于理解索引如何传递给python对象.这里有些例子：>>> class ShowInde
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2024-10-27 07:39:42
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题目描述：给定一个带头节点的单链表，将其逆序。即如果单链表原来为head->1->2->3->4->5->6->7，那么逆序后变为head->7->6->5->4->3->2->1。分析：单链表只能从头节点开始遍历，修改节点指针域时，记录下后继节点的地址，否则会丢失后继节点。方法一：就地逆序思路：遍历链表，修改当前
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2023-09-26 17:56:48
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一维数组的转置仍是自己，不区分行向量与列向量：numpy.T二维数组的转置与线代的矩阵转置理解方法相同：numpy.T高纬数组的转置，需用到numpy的方法：transpose()高纬数组的转置较难理解，以下是我的理解，特此记录。1.构造一个高纬数组(2*2*4的3维数组)，如下：#inimport numpy as nparr = np.arange(16).reshape(2,2,4) #re
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2023-09-11 22:16:25
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场景 某个列表中包含多个数字，有些数字会有重复，现在需要统计每个数字重复的次数，并且根据重复的次数降序排列这些数字思考 既然要统计重复次数，并且还需要根据重复次数排序，既包括了元素，还包括重复次数。具体步骤如下： （1）生成随机数，使用random模块中的randint函数 （2）将数据导入字典（附带会统计数字重复次数） （3）字典中的(k,v)值映射的是(数值，重复次数)，因此需要根据重复次数排
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2023-10-26 23:51:50
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