文章目录0.任务需求1.创建数组2.数组求和3.数组索引4.数组排序4.1 np.argsort4.2 np.sort5.数组添加6.查找数据 0.任务需求长期以来，使用numpy的机会比较多，但是因为个人原因，经常是间隔一段时间才会继续使用python 工具进行编程。 每一次使用前都会因为对于numpy工具的不熟悉，需要重新调试和学习使用numpy的方法。 本文的目的在于记录numpy 中自己
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2024-10-21 12:47:24
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# Python中求实部的方法
在进行复数运算时，我们常常需要求解复数的实部和虚部。在Python中，我们可以使用内置的`complex`类型来表示复数，并通过调用相应的属性或方法来求解其实部和虚部。本文将介绍如何在Python中求解复数的实部。
## 1. 创建复数对象
在Python中，我们可以使用`complex`函数来创建一个复数对象。`complex`函数的参数可以是一个实数或者两
原创
2024-02-29 03:36:56
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# Python虚数求实部的探索
随着科技的进步和科学计算的需求，Python成为了科学家、工程师以及数据分析师们的首选语言之一。在这篇文章中，我们将深入探讨Python中虚数的概念，并重点介绍如何求虚数的实部。我们将结合代码示例来更好地理解这一概念。
## 虚数的基本概念
在数学中，虚数是复数的一部分，由实数部分和虚数部分组成。复数通常表示为 \( a + bi \)，其中 \( a \)
原创
2024-10-10 07:04:32
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Python 支持三种不同的数值类型：整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 =
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2023-09-29 07:17:57
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文章目录1. 索引和切片2. 改变结构3. 合并与拆分4. 复制5. 排序6. 查找和筛选6.1 查找6.2 筛选7. 数组I/O 1. 索引和切片NumPy数组对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改。对于一维数组的索引和切片，NumPy数组和Python的列表一样灵活。a = np.arange(9)
>>> a[-1]
# 教你如何实现 "Python numpy 取实部"
## 1. 确定问题
在使用 Python numpy 库时，我们经常需要对复数进行操作，比如取复数的实部。实部就是复数的实数部分，即去掉虚数部分后得到的结果。
## 2. 实现步骤
下面是实现 "Python numpy 取实部" 的步骤表格：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| -
原创
2024-07-14 08:12:57
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# Python求实根指南
作为一名经验丰富的开发者，我愿意教授给你如何使用Python求实根。在这篇文章中，我将为你展示整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 整个流程
在开始编写代码之前，我们需要了解整个流程。下面是一个展示Python求实根的流程图，它将指导我们在代码中实现每个步骤。
```mermaid
journey
title Python求实根
原创
2023-11-26 08:19:33
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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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numpy中matmul的使用简介： numpy.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积。当两个数组都是二维数组的时候，就是数学上的两个矩阵的乘积。例如：import numpy.matlib
import numpy as np
a = [[1,0],[0,1]]
b = [[4,1],[2,2]]
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2023-06-20 16:14:06
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一、python NumPy教程1.简介NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持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。2.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。（可以用来组织矩阵）1）创建Nda
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2023-08-28 15:56:48
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牛顿迭代法求实根python
牛顿迭代法是一种快速寻找函数实根的有效方法，它通过不断迭代逐步逼近真实的根。接下来，我们将探讨如何在Python中实现牛顿迭代法，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案等方面。这个过程将会非常有趣，让我们开始吧！
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的Python环境已经正确配置。有以下工具和库需要安装：
```mermaid
fl
## 实现Python要求实例化MyList类
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解和实现Python要求实例化MyList类的过程。在本文中，我将为你展示一系列的步骤，并提供需要使用的代码以及对代码的注释。
### 整体流程
为了实现Python要求实例化MyList类，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建一个
原创
2023-07-21 22:18:47
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Numpy是应用Python进行科学计算时的基础模块。它是一个提供多维数组对象的Python库，除此之外，还包含了多种衍生的对象（比如掩码式数组(masked arrays)或矩阵）以及一系列的为快速计算数组而生的例程，包括数学运算，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库中最核心的部分是ndarray 对象。它封装了同构数据类
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2024-05-17 20:43:19
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argsort函数argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值Examples--------One dimensional array:一维数组>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])Two-dimensional array:二维数组
>>> x = n
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2023-06-26 11:59:19
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目录Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？1.深拷贝--np.copy()深拷贝的特点：2.浅拷贝浅拷贝的特点：3.视图view()Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？所谓拷贝，就是赋值。把一个变量赋给另外一个变量，就是把变量的内容进行拷贝。把一个对象的值赋给另外一个对象，就是把一个对象拷贝一份。1.深拷贝--np.copy()通过”深拷贝“得到的变量互不干扰，其中一个变量的值改
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2024-01-08 15:02:14
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Python 的 NumPy 库是科学计算领域的核心工具，提供了高效的多维数组操作和数学函数。以下是关于 NumPy 的全面解析，涵盖基础功能、高级用法及实际应用场景。一、NumPy 简介核心功能
• 多维数组对象（ndarray）：支持高效存储和操作大型矩阵，内存连续且类型统一，比 Python 原生列表快数十倍。• 数学函数库：包含线性代数、傅里叶变换、随机数生成等算法。• 广播机制：自动扩展
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处
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2018-03-20 16:37:00
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2020-01-29 22:47:00
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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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参考资料：https://github.com/lijin-THU/notes-python（相应实体书为：《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》）https://www.jianshu.com/p/57e3c0a92f3a （NumPy Tutorial - TutorialsPoint教程）Numpy学习import numpy as np 或 from numpy import
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2023-06-30 09:09:04
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