1、简介NumPy ：一种高效处理ndarray的包， ndarry：存储多维 同类数据2、关于数组维度常用的数组维度 是 1维 （1 行 n 列）、2维（n 行 n 列）、3维（n 块 n 行 n 列），其对应各轴 axis 方向分别编号如下所示： （对于维度的介绍，官网是这么写的“ In NumPy dimensions are called axes”，即维度称为轴。）一维数组其实可以看作是
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2023-08-16 10:07:00
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简介：NumPy提供了N维数组的类型，既ndarray。下面这张图展示了三个基本的来描述数组的对象：1）ndarray本身，2）描述特定大小数组的data-type对象，3）当获取元素时所返回的array-scalar对象。 ndarray（N-dimensional array）是相同类型，固定尺寸的元素的多维储存容器。由此我们可以 知道Numpy提供的ndarray容器有两个特点：第一，它
4种数据仓库建模方法1 数据仓库的前世今生数仓建模的目的是什么？为什么要进行数仓建模2 常见的数据建模方法2.1 范式建模（ER模型）2.2 维度建模2.2.1 事实表2.2.2 维度表2.2.3 维度建模模型的分类2.2.4 维度建模步骤2.3 DataVault模型2.4 Anchor模型3 四种模型总结 1 数据仓库的前世今生官方定义：数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简
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2023-09-23 13:48:06
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在学习ndarray数组时，笔者对ndarray数组的两个概念——维度、轴产生了疑惑，故查阅资料仔细理解了一下，现将笔者的理解整理如下，如有不当之处欢迎指正。在前面我们定义或产生多维数组时，例如我们使用a=np.arange(24).reshape(2,4,3)这一行语句生成一个shape为(2,4,3)的多维数组，维度的概念该如何理解呢？首先shape这一属性是描述ndarray数组每一维度的数
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2023-08-10 18:50:47
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一、引言 面对现实中纷繁复杂的数据信息，如何认识这些数据，如何对其进行有效的分析，是一个非常重要的问题。最近在Python的学习中，了解到NumPy库能够进行数据分析，下文简单汇总了我的学习总结和心得和大家一起分享一下。二、NumPy数据的组织形式--维度（将众多数据按照一定的标准进行整合，以表达某种特定的含义）一维数据：以线性方式组织的一行数据。例如：数学中的整数集合、简单的消费列表等；二维数据
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2023-09-24 07:01:14
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维度建模基本概念 维度建模（dimensional modeling）是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种“小型数据仓库"。 维度表（dimension） 表示你要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按类别来进行分析，或按区域来
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2020-04-05 16:32:00
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股票：股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券好处：分红、送股配股、交易收益、本金少、易变现、避免货币贬值。
原创
2024-02-27 11:47:07
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一、维度 度量“维度”区域或“度量”区域，具体情况视字段包含的数据类型而定。 例如： 2. tableau中的字段有角色和类型： 数据字段由数据源中的列组成。系统会为每个字段自动分配一种数据类型（例如整数、字符串、日期）和一个角色：离散维度或连续度量（较常见），或者连续维度或离散度量（不太常见）。维度包含定量值（例如名称、日期或地理数据）。您可以使用维度进行分类、分段以及揭示数据中的详
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2024-01-28 17:49:00
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2. 数据的组织维度（1）数据的维度是数据的组织形式。 根据数据的关系不同，数据组织可以分为：一维数据、二维数据，多维数据和高维数据： 一维数据采用线性方式组织，对应于数学中数组的概念 二维数据，也称表格数据，采用二维表格方式组织，它包括列表，对应于数学中的矩阵， 多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形式，比如说加上时间维度。 高维数据由键值对类型的数据构成，采用对象方式组织，可以多层嵌套。（2
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2023-09-04 13:10:17
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【小白从小学Python、C、Java】【Python全国计算机等级考试】【Python数据分析考试必会题】● 标题与摘要Python中读取矩阵的维度ndarray.shape函数● 选择题以下程序输出什么：import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.shape)
print(a.shape[0])
print(a
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2023-05-26 21:36:27
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首先介绍下什么是维度数量，什么是维度大小。A=np.zeros((2,3,2))将A打印出来是这样array([[[0., 0.],[0., 0.],[0., 0.]],[[0., 0.],[0., 0.],[0., 0.]]])维度数量numpy中指定维度都是用元组来的，比如np.zeros((2,3,2))的维度数量是三维的。np.zeros((3,))维度数量这是1维的，因为(3)不是元组它
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2024-02-22 08:05:30
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python中数组切片[:,i] [i:j:k] [:-i] [i,j,:k]# 逗号“,”分隔各个维度，“:”表示各个维度内的切片，只有:表示取这个维度的全部值，举例说明如下
1.二维数组
X[:,0]取所有行的第0个数据,第二维下标位0的所有数据，第0列（从0开始）
X[:,1] 取所有行的第1个数据
X[:,1:]第一维全部取，即所有行，列上从第一列开始取，不要第0列
X[1,:]
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2023-08-07 21:14:49
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现代科技时代产生和收集的数据越来越多。然而在机器学习中，太多的数据可不是件好事。某种意义上来说，特征或维度越多，越会降低模型的准确性，因为需要对更多的数据进行泛化——这就是所谓的“维度灾难”。降维是一种降低模型复杂性和避免过度拟合的方法。特征选择和特征抽取是两种主要的降维方式。特征选择是从原有特征集中选出一部分子集，而特征抽取是从原有特征集收集一部分信息来构建新的特征子空间。本文将会
算法(algorithm)本质上是一连串的计算。同一个问题可以使用不同算法解决，但计算过程中消耗的时间和资源可能千差万别。那如何比较不同算法之间的优劣呢？目前分析算法主要从时间和空间两个维度进行。时间维度就是算法需要消耗的时间，时间复杂度(time complexity)是常用分析单位。空间维度就是算法需要占用的内存空间，空间复杂度(space complexity)是常用分析单位。因此，分析算法
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2023-09-17 12:31:48
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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
实用技巧。我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的 真实汽车数据集 ，该数据集包括 205 个样本和 26 个特征，从中选择 6 个特征来绘制图形： &
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2023-11-22 23:07:30
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浅谈NumPy中的维度AxisNumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？我们首先以二维数组为例进行说明，然后推广到多维数组。(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度)二维数组的列子下面是一个二维数组的列子：In [1]: import numpy as np
In [2]: x =
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2023-08-05 15:04:27
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本文章内容仅供参考，思维导图如下：一，Pycharts简介1，Pyecharts的由来（1）Echarts是一个由百度开源的基于js语言的数据可视化框架，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。（2）由于python在数据分析领域的活跃，一个开发团队将echarts库移植到python中，命名为“pyecharts”。（3）相较于matplotlib而言，pyecharts库绘
NumPy基本操作与常用函数: Python之Numpy详细教程 *** 属性ndim获取矩阵的维度matrix = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(matrix)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]]
print(matrix.ndim) # 2import numpy as np
vector = np.array([5, 10, 15, 20])
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2023-07-31 23:40:53
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1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot() np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。见如下Python代码：import numpy as np
# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 2-D
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2023-06-03 19:38:56
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