文章目录Numpy 数组：ndarrayNumPy 数组属性1、ndarray.shape2、ndarray.ndim3、ndarray.flags4、ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1、numpy.empty2、numpy.zeros3、numpy.ones4、numpy.fullNumPy 从数值范围创建数组1、numpy.arange2、numpy.linsp
# 高维向量与余弦相似度的探究
在机器学习和数据挖掘中，高维向量和相似度计算是非常重要的概念。其中，余弦相似度是衡量两个向量之间相似度的常用方法，尤其在文本分析和推荐系统中应用广泛。本文将介绍如何使用 Python 和 NumPy 来计算高维向量的余弦相似度，并通过示例加以说明。
## 余弦相似度的定义
余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角来度量它们的相似性，公式如下：
\[
\text
# 创建一个形状为 (3, 4, 2) 的随机数组 # arr 代表 3 个实例，每个实力有 4 个任务点，每个任务点有 (x, y) 坐标 arr = np.random.randint(0, 10, size=(3, 4, 2)) arr: [[[8 4] [2 9] [0 5] [4 7]] ...
数组变形总结主要来自于两个方面：数组中元素组织方式的变化导致的变形。多个数组合并或单个数组拆分产生的维度变化导致的变形。由元素组织方式的变化导致的变形第一类：维度交换方法transpose()例如，一个数组维度是（360,180,3），第一维度是经度，第二维度是维度，第三维度是年份中的碳排放总量。现在想要把其转换为3年的排放量为外层维度：carbon = np.random.rand(360,18
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2024-03-22 16:33:39
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# Python Numpy生成顺序号
## 引言
本文旨在向刚入行的小白介绍如何使用Python的NumPy库生成顺序号。NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了丰富的数学函数和数组操作功能，同时也可以用于生成顺序号。
在开始之前，我们先了解一下整个流程，下面是生成顺序号的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 导入NumPy库
原创
2023-12-06 07:20:24
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# 使用 Numpy 改变数组维度顺序的完整指南
在数据科学与机器学习等领域，数据预处理是一项重要的任务。数组的维度顺序改变可以帮助我们更好地理解和处理数据。本文将为刚入行的小伙伴们详细介绍如何使用 Python 中的 Numpy 库来改变数组的维度顺序。
## 1. 整体流程
我们会按照以下步骤实现数组维度的改变：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 06:30:13
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数据类型NumPy 支持的数值类型比 Python 多得多。本节显示哪些可用，以及如何修改数组的数据类型。支持的原始类型与 C 中的类型密切相关：Numpy 类型C型描述0numpy.bool_bool存储为字节的布尔值（真或假）1numpy.bytesigned char平台定义2numpy.ubyteunsigned char平台定义3numpy.shortshort平台定义4numpy.us
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2024-09-30 10:31:59
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n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与3维、更高维数组的操作。
原创
2022-03-12 14:14:26
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1.问题描述
为实现对多维数组按多列排序，如有三维数组坐标点(x,y,z)，现需使其按照x进行升序排序，其后使y进行升序排序，最后为z。
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2023-05-27 20:25:47
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1.前言
第一次在学校机房里见到计算机，还是上古时期。
计算机型号大概是LASER-310吧，有点记不清了。
那会儿，显示器还是单色的，只能显示文本，每行最多显示80个字符。
想看图片，印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上，每个像素用一个字符表示，不同的字符代表不同的灰度，就像下图这个样子。
有没有感觉到浓郁古风呢？
其实，随便一张照片，十
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2024-09-12 12:29:55
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一、NumPy简介NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！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
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2024-08-20 22:04:13
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# Python Numpy 矩阵降维
在数据分析和机器学习领域，矩阵降维是一种常见的技术，用于减少数据的复杂性和提高计算效率。在 Python 中，我们通常使用 NumPy 库来处理矩阵和数组。本文将介绍如何使用 NumPy 进行矩阵降维，并提供一些代码示例。
## 矩阵降维简介
矩阵降维通常指的是将一个高维矩阵转换为一个低维矩阵，同时尽可能保留原始数据的结构和特征。这可以通过多种方法实现
原创
2024-07-25 03:41:26
154阅读
# Python 中 NumPy 的均值计算：深入理解某维均值
NumPy 是 Python 的一个强大库，广泛用于科学计算和数据分析。它提供了许多便捷的函数，可以快速处理大型数据集。本文将集中介绍如何使用 NumPy 计算某一维度的均值，并通过示例来加深理解。同时，我们还将绘制一些关系图与类图，以帮助你更加直观地理解这些概念。
## 什么是均值？
均值是数据集的一个基本统计量，通常用来表示
原创
2024-10-02 03:45:10
137阅读
ndarray常用属性：ndarray.dtype： 因为数组中只能存储同一种数据类型，因此可以通过dtype获取数组中的元素的数据类型。以下是ndarray.dtype的常用的数据类型： 我们可以看到，Numpy中关于数值的类型比Python内置的多得多，这是因为Numpy为了能高效处理处理海量数据而设计的。举个例子，比如现在想要存储上百亿的数字，并且这些数字都不超过254（一个字节内），我们就
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2023-12-31 20:00:57
143阅读
numpy概述numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy支持比Python更多种类的数值类型。NumPy数值是dtype(数据类型)对象的实例，每个对象具有唯一的特征。创建ndarray数组ndarray：N维
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2023-12-31 21:10:19
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# 学习使用 Python 创建三维 NumPy 数组
在数据科学与科学计算中，处理多维数组是非常常见的需求。NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础包之一，它提供了一个高效的数组对象和多种操作数组的功能。本文将指导你如何使用 Python 和 NumPy 创建一个三维数组。我们将分步骤进行，并在每一步提供完整的代码示例和详细注释。
## 流程概述
以下是创建三维 NumPy 数组
目录1.创建数组2. 访问数组3.数组裁剪4.数据类型5.副本/视图6.数组常用属性7.随机1.创建数组 NumPy ndarray 对象import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5]) #np.array([1,2,4],ndim = 3)指定数组的维度
print(a)
print(type(a))
#[1 2 3 4 5]
#<
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2024-06-14 22:40:14
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numpy创建数组的方式有很多种，比如使用array方法，并提供标准的Python列表或者元组作为参数。
一、创建数组创建数组的方式有很多种，比如使用array方法，并提供标准的Python列表或者元组作为参数。此时，数组的类型将根据序列中元素的类型推导出来。>>> import numpy as np
>>> a = n
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2023-12-26 20:33:31
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NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组）和一个dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）。数组的创建通过array方法创建：创建ndarray;查看
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2023-06-23 15:14:58
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1. Numpy简介Numpy是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于Numpy的科学函数功能，将Numpy的数组对象作为数据交换的通用语。Numpy之所以能够流行，其中一个原因就是它的设计对于含有大量数组的数据非常有效。Numpy在内部将数据存储在连续的内存块上，这与其他的Python内键数据结构是不同的，也使得Numpy
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2024-05-31 02:16:26
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