1、什么是numpyNumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。numpy具有以下三大特点拥有n维数组对象拥有广播功能拥有各种科学计算API2、安装numpynumpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装pip in
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2023-09-16 11:57:50
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# Python 查看 Dataset 维度：一次深入探索
在数据科学和机器学习领域，理解和掌握数据集的维度（shape）是非常重要的一步。无论是进行数据预处理还是训练机器学习模型，清晰地理解你的数据结构都能帮助你做出更合理的决策。本文将通过代码示例讲解如何在 Python 中查看 Dataset 的维度，并探索与数据集形状相关的概念。
## 什么是 Dataset 维度？
在数据分析中，数
原创
2024-09-24 04:25:23
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python中，可以用以下函数来判断numpy数组的维度：ndarray.ndim：返回数组的维数（轴数）。ndarray.shape：返回一个元组，表示每个维度的大小。ndarray.size：返回数组中元素的总数。>>> import numpy as np
>>> a=np.zeros((4,8))
>>> print(a)
[[0. 0
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2023-06-05 23:10:35
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# 在Python中增加数据集的时间维度
在数据分析和机器学习中，时间维度通常是非常重要的，它可以提供额外的信息并帮助我们更好地理解数据。本文将教你如何在Python中增加数据集的时间维度，尤其是在使用`pandas`库时。以下是整个过程的步骤概述。
## 步骤概述
| 步骤 | 操作 | 描述
原创
2024-08-30 09:01:03
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# Python中的维度查看
在Python中，维度是一个非常重要的概念，尤其是在处理数据时，比如使用NumPy、Pandas等库。在本文中，我们将探讨维度的概念，如何查看数组或数据框的维度，并提供相应的代码示例。同时，我们也会用Mermaid语法展示关系图和序列图。
## 一、什么是维度？
维度（Dimension）通常用于描述数据在空间中的展开程度。在Python中，数组的维度可以理解为
原创
2024-09-24 04:21:17
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demo.py：# coding=utf-8import numpy as npimport pandas as pddf1 = pd.DataFrame(np.arange(12, 24).reshape((3,4)), columns=["W","X","Y","Z"])print(df1)'''W X Y Z0 12 13 14 151 16 17 18 192 20 21 22 23'''
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2023-06-01 13:41:49
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在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
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2024-05-16 19:11:36
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1、什么是numpyNumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。numpy具有以下三大特点拥有n维数组对象拥有广播功能拥有各种科学计算API2、安装numpynumpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装pip in
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2023-10-17 22:13:11
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Numpy数组的基本操作基本属性查看矩阵的维数查看每个维度的元素个数numpy.array 的数据访问numpy与list的区别创建与原矩阵不相干的子矩阵Reshape 基本属性查看矩阵的维数ndim方法查看每个维度的元素个数shape 返回元组（行，列）size 返回矩阵内的元素个数numpy.array 的数据访问访问一维数组的单个元素访问二维数组的单个元素矩阵的切片传2个参数传3个参数二维
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2023-10-10 11:55:18
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文章目录前言其他知识 1、from…import…与import … 2、数组维度 3、数组的轴axis一、python基本用法1.基础2.输出格式控制（1）整数输出（2）浮点数输出3.数组4.路径5.绘制二、代码实现1.（）2.（）总结 前言自学python，随机记录下一些python相关，缓慢记录更新，自看其他知识 前者是导入模块中的函数，调用函数时可以直接通过函数名调用；后者是导入模块，
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2023-09-04 07:58:10
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一、多维的表示Numpy用列表表示多维矩阵： 第一维，维数大小为4： % = [ & & & &] //&为标量，%表示一个维数大小为4的一维向量 第二维，维数大小为3： @ = [% % %] //@表示由三个一维向量%组成的3*4的二维矩阵 上述二者添加变成： @ = [[& & & &] [& & &am
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2023-08-10 13:51:08
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reshape是numpy中的一个关键使用，通过reshape可以实现将array属性转换 比如 vector=numpy.arange(9) 此时vector中存放的数据类型应该为一维向量 [0,1,2,3,4,5,6,7,8] matrix=vector.reshape(3,3) 第一个3表示3行，第二个3表示三列 那么此时就可以将一维向量转换成为矩阵类型 print(matrix) arra
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2024-05-08 14:51:29
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我们已经学习了怎样使用reshape函数，现在来学习一下怎样将数组展平。
(1) ravel 我们可以用ravel函数完成展平的操作：
In: b
Out:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9,10,11]],
[[12,13,14,15],
[16,17,18,19],
[20,21,22,23]]])
In: b.ravel()
Out:
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2024-07-28 14:14:34
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参考“李阳《Python数据之道》”，numpy数组和list形式表现上的不同import numpy as np
a = np.linspace(0,7,8)
b = a.reshape(2,4)
print('一维度的numpy:',a)
print('一维度的list',list(a)) # list和numpy的显示是逗号的不同
print('二维度的numpy:',b)
print('
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2023-08-11 08:30:09
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这篇文章主要是为了弄清楚数组按每个维度进行计算时，具体的操作是什么样的。一、数组中的各个维度表示的是什么？为了便于理解，用单位体表示，剥去一层中括号后，得到的数据。1. 以二维数组为例import numpy as np
np.random.seed(0)
arr2 = np.random.randint(0,9,size=(4,3))
print(arr2)[[5 0 3]
[3 7 3]
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2023-08-08 20:43:01
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引入，玩过Python的可能都听说过生成器，带yield关键字的函数返回的就是生成器。生成器又有什么作用呢？ 斐波那契数列 斐波那契数列是一个递归数列，他的特征就是前两个书相加等于后一个数（除了最前面的两个数）1,1,2,3 ,5 看到这里我们可能会想到我们平
关于数据分析的组件之一：numpy
ndarray的属性 4个必记参数：
ndim：维度
shape：形状（各维度的长度）
size：总长度
dtype：元素类型
一：np.array()产生n维数组
一维：方法一：arr1 = np.array([1,2,3])
方法二：arr6 = np.full((6),fill_value=666)
方法二结果：array([666, 666, 666,
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2024-02-03 05:08:40
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## Python查看词典维度教程
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中查看词典维度。这对于刚入行的小白来说可能是一个很有用的技巧。在本教程中，我将逐步指导你完成这个任务。
### 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤。我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建一个字典 |
| 2 | 查看字
原创
2024-05-18 04:46:27
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# 如何查看Python列表维度
## 引言
在Python开发中，列表（List）是一种常用的数据类型，用于存储多个元素。了解列表的维度（即列表中嵌套列表的层数）对于处理复杂数据结构和算法非常重要。本文将指导你如何查看Python列表的维度，并提供相关代码示例。
## 流程概述
下表展示了查看Python列表维度的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-09-10 11:29:52
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# Python查看数组维度
在Python中，我们经常需要处理各种类型的数据集合。其中，数组是一种常见的数据结构，用于存储和处理大量数据。在处理数组时，了解数组的维度是非常重要的。本文将介绍如何使用Python查看数组的维度。
## 什么是数组的维度？
数组是一个有序的元素集合，可以是一维、二维、三维甚至更高维度的。在Python中，一维数组类似于列表，二维数组类似于矩阵，三维数组可以想象
原创
2023-07-25 22:32:24
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