# Python 中的 NumPy 和 SciPy 函数：一个科普之旅
Python 是一种强大的编程语言，尤其在科学计算和数据分析领域。两个重要的库，NumPy 和 SciPy，在这方面发挥了重要作用。本文将扒一扒这两个库中的常用函数，并通过代码示例帮助您更好地理解它们的用法。
## NumPy：科学计算的基础
NumPy（Numerical Python）是 Python 的一个库，提供
众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
view plain
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1. >>> import numpy as np
2
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2023-10-21 17:55:34
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Python与量化投资从基础到实战第三章 Python 进阶3.1 NumPy 的使用NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包。import numpy as np一旦在代码中看到np，就是使用了NumPy。多维数组 ndarray 一个快速、灵活的大数据容器。一维数组data=[1,2,3,4]
arr=np.array(data)
arr
array([1, 2, 3, 4])多维数组d
在数据科学与机器学习的领域，Python 编程中的 NumPy (np) 和 SciPy (sp) 库是我们常用的两个工具。通过 NumPy，我们能够高效地处理大规模的数组和矩阵计算，SciPy 则为我们提供了更多的高层次数学工具与算法。本篇博文将围绕“python 编程 np 和 sp”的几个常见问题进行深入分析。
> **用户原始反馈：**
> “我在使用 NumPy 和 SciPy 时遇到
1.numpy1.1numpy简介NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库，它非常重视数组。它允许你在Python中进行向量和矩阵计算，并且由于许多底层函数实际上是用C编写的，因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度。简单来说numpy可以完成数组从建立,修改,检索,运算等一系列操作1.2Numpy库方法此处都为 import numpy as np生成数组 arr
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2023-11-26 11:51:26
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# 如何实现“Python np函数版本”
欢迎进入 Python 的世界！如果你是一名刚入行的小白，对 NumPy（简称 np）函数实现感到困惑，那么这篇文章将为你提供一个系统的流程和代码示例，帮助你轻松入门。
## 整体流程
首先，我们有必要明确整个实现过程中的关键步骤。以下是实现NumPy函数版本的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
1、什么是百分位 百分位，人体测量用语，确定人体尺寸分布值的方法。 百分位表示具有某一人体尺寸和小于该尺寸的人占统计对象总人数的百分比。以第5百分位、人体身高尺寸为例，表示有5%的人身高等于或小于该尺寸。 由于人的人体尺寸有很大的变化，它
批量注释，单行注释 （1）批量注释采用三引号'''
content
'''（2）单行注释采用#号# contentnp.hstack和np.vstack用法np.vstack：在竖直方向堆叠
np.hstack：在水平方向平铺
/*example*/
import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
p
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2023-10-07 14:16:36
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numpy.load()函数从具有npy扩展名(.npy)的磁盘文件返回输入数组。读取二维数组.npy文件的数据用法：numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True,encoding=’ASCII’)参数：file :：file-like对象，字符串或pathlib.Path。要读取的文件。 File-lik
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2023-05-31 12:56:45
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numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。2.a.reshape(m,n)：将a重新定义为一个m行n列的矩阵。3.a.shape：打印a的行和列。4.a.ndim：求a的维度。5.a.size：输出a
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2023-06-27 22:14:52
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一、数组和列表列表不存在维度问题，数组是有维度的np.array()把列表转化为数组问题：数组和列表的转化问题官方解释：二、代码实例分析（1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表)1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_ysub_f = []
index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16)
in
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2023-05-28 18:12:25
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Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 2 上一篇 Python 读书笔记：Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 1numpy中的ndarray与array的区别？np.array 只是一个便捷的函数，用来创建一个ndarray，它本身不是一个类。看看如下代码的输出：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])pr
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2023-05-28 16:41:05
199阅读
1、定义函数的规则我们自定义函数时，需要满足一些规则，否则编译器不会识别。 （1）函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名和圆括号()。 （2）任何传入实参和形参必须放在圆括号中。圆括号中写的是形参。 （3）函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—-用于存放函数说明。 （4）函数内容以冒号起始，并且函数体要有缩进。 （5）ret
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2024-01-08 20:50:29
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difflib组件提供了一种在两个序列之间进行比较的工具，比较两个序列串中之间的差别类似于linux中diff命令。常用的功能有Diff类,ndiff函数,unified_diff函数,context_diff函数,HtmlDiff类,以及SequenceMatcher类。 Diff类以及ndiff： Diff类和ndiff中两个功能输出的结果基本相似，用法稍有不同： #Differ使用
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2023-06-21 10:56:25
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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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一、NumPy 是什么NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。利用 Python 进行数据分析（一）简单介绍二、ndarray 是什么ndarray 是一个多维的数组对象，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。ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。三、
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2023-09-14 16:29:28
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逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分类（Binary Classification），输出值为0-1范围内的实数。通常规定：输出值小于0.5分类为"0"，输出值大于0.5分类为"1"逻辑分布（Logistic Distribution）逻辑分布为连续型概率分布。分布函数： 密度函数： 可见f(x)与正态分布形状相似，不过尾部更长，波峰更
scipy.stats.norm函数可以实现正态分布（也就是高斯分布）pdf ——概率密度函数标准形式是：norm.pdf(x, loc, scale)等同于norm.pdf(y) / scale ，其中 y = (x - loc) / scale stats.norm主要公共方法如下： rvs:随机变量（就是从这个分布中抽一些样本） pdf：概率密度函数。 cdf：累计分布函数 sf：残存函数（
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2023-10-23 10:13:53
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### 如何实现Python中NumPy数组的均方根函数
在数据处理和科学计算中，均方根（Root Mean Square, RMS）是一个非常重要的统计量。我们可以使用Python的NumPy库来简单高效地计算数组的均方根。接下来，我将逐步指导你完成整个过程。
#### 一、整个流程
我们可以通过以下几个步骤来实现均方根的计算。下面是各步骤的总结表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 06:51:47
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什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其
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2023-09-22 12:59:47
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