# NumPy：科学计算的基础
## 引言
在现代数据科学与机器学习领域，Python已成为一种主流编程语言。而在Python之中，NumPy（Numerical Python）是一种强大的库，专门用于高效的数值计算和处理大型数组与矩阵数据。本篇文章将介绍NumPy的基本概念、常用功能以及使用示例，并借助流程图与关系图帮助更好地理解。
## NumPy简介
NumPy是一个开源的Pytho
ndarray.data包含了数组每个实际元素的缓冲器。一般来说我们不会用到这个属性因为我们可以通过索引工具来获取到数组的每个元素的值。一些具体的例子>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6,
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2024-08-19 16:33:06
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介绍什么是NumPy？NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象(如：掩码数组、矩阵)以及用于快速操作数组的函数及API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、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，其中有许多操
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2023-10-10 22:10:59
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一、什么是NumPy？NumPy（Numerical Python）是Python中的科学计算基础包，它提供了多维数据对象、各种派生对象（如屏蔽数组masked arrays和矩阵）、用于在数组上快速计算的各种例程（包括数值计算、逻辑运算、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等）。NumPy库的核心是ndarray对象，它封装了由相同类型数据组成的n
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2023-12-25 09:28:28
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这部分是NumPy数组的快速概述，演示了 n 维 （n>=2） 数组是如何表示和操作的，介绍了如何将常用函数应用于 n 维数组（不使用 for 循环），以及n 维数组的轴和形状属性。 目录一、基本属性二、创建数组三、打印数组四、基本运算五、通用函数六、索引 切片和迭代 一、基本属性NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素（通常是数字）表，所有元素（通常是数字）都具有相同的类型，由非负
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2023-12-17 16:59:26
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python中os模块中文帮助文档
翻译者：butalnd 翻译于2010.1.7——2010.1.8，个人博客：[url]http://butlandblog.appspot.com/[/url]
注此模块中关于unix中的函数大部分都被略过，翻译主要针对WINDOWS,翻译速度很快，其中很多不足之处请多多包涵。
这个模块提供了一个轻便的方法使用要
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2023-08-21 13:34:55
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第一部分：os.path
os.path.abspath(path):返回path规范化的绝对路径
例：
print os.path.abspath('.') #返回当前目录
print os.path.abspath('..') #返回上级目录
print os.path.abspath('../..')#返回上上级目录
print os.path.dirname(os.path.dir
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2024-01-16 16:24:45
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一、python学习过程遇见问题及常识 1.1 参考文章 1） Python 标准库中文版 ：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html，可以查看各种库文件源码，https://cloud.tencent.com/developer/article/1200628 centos7安装python3 以及tab补全功能（不是很好用 pip安装
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2024-05-16 20:23:13
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import numpy as np
# 建立数组
# my_array = np.array([1,2,3,4,5])
# print(my_array)
#
# # 打印数组形状
# print(my_array.shape)
# print(my_array[0])
# print(my_array[1])
#
# # 重新赋值
# my_array[0] = -1
# print(my_a
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2024-04-10 10:30:25
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Tutorialstart here Library Referencekeep this under your pillow Language Referencedescribes syntax and language elements Python Setup and Usagehow to
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2016-05-31 13:37:00
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1.1 概念 Python本身含有列表和数组，但对于大数据来说，这些结构是有很多不足的。由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。对于数值运算来说这种 结构比较浪费内存和CPU资源。至于数组对象，它可以直接保存 数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，在上面的函数也不多，因此也不适合做数值运算。Numpy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dim
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2023-12-13 13:08:59
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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必拿下创建数组：数组的计算：数组的索引、切片、迭代 创建数组：可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。
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2024-04-24 22:26:41
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Python-docx安装库：pip install python-docx帮助文档：https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/index.html例子：from docx import Document
from docx.shared import Inches
document = Document()
document.add_headi
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2023-12-10 15:51:57
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# 使用Python的NumPy库实现文档生成
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| 步骤 | 描述
class bytes(object)| bytes(iterable_of_ints) -> bytes| bytes(string, encoding[, errors]) -> bytes| -> bytes ...
原创
2022-10-25 00:25:20
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### 实现流程
| 步骤 | 描
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2024-10-19 07:37:14
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## 整体流程
首先，我们先了解整个实现过程的步骤，可以看下面的表格：
| 步骤
原创
2024-10-12 04:02:53
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