>>> >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> np.size(a) 6 >>> np.size(a,1) 3 >>> np.size(a,0) 2 1 如果传入的参数只有一个，则返回矩阵的元素个数 如果传入的第二个参数是0，则返回矩阵的行数 如果传入的第二个 ...
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2021-09-30 16:09:00
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# Python创建NumPy数组的详细指南
NumPy是Python中一个非常重要的科学计算库，广泛用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。它提供了一个强大的N维数组对象`ndarray`，可以方便地处理大量数据。在这篇文章中，我们将深入探讨如何创建NumPy数组（np数组），尤其是如何指定数组的大小（size），以及一些常用的方法和实践。
## 1. NumPy概述
NumPy是一个开源
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2024-08-25 04:25:09
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一.用于数组的文件输入输出1.将数组以二进制格式保存到磁盘np.save和np.load是读写磁盘数据的两个主要函数。默认情况下，数组是一未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。arr=np.arange(10)
np.save('some_arr',arr) #np.save将数组保存到磁盘，文件名为some_arr.npy
print(np.load('some_a
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2023-06-26 10:36:09
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文章目录np.mean()np.loadtxt()np.random.normal()np.where()np.ravel()&np.flatten()np.c_&np.r_np.meshgrid() 更新中~ np.mean()求平均值，注意axis=0代表的是求每一列的平均值，axis=1是求每一行的平均值，这里的axis不要死记硬背，其实很容易记住，后面增加说明。不指定a
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2024-05-17 16:15:08
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69、字符串函数： (1)capitalize()函数，可以返回一个将字符串的第一个字符修改为大写的新字符串 (2)casefold()函数，可以返回一个将整个字符串的所有字符改为小写的新字符串 (3)center(width)函数，可以返回一个将整个字符串居中，并使用空格填充值长度width的新字符串，如果width小于字符串长度将不会执行 (4)count(sub[,start[,end[]]
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2023-08-11 19:26:25
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数字（整形） int1. int 将字符串转换成数字1 a = "123"
2 b = int(a)
3 print(b) 延伸1，使用type进行查看数据类型是否进行查看与转换a = "123"
print(type(a),a)
b = int(a)
print(type(b),b) 延伸2，进制之间的转换num = "a"
v = int(num , base=16)
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2024-04-12 23:36:44
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文章目录np.meshgrid函数np.mgrid函数np.append()函数 [5]参考资料 np.meshgrid函数meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上。它适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。meshgrid的作用是：根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表。如果第一个参数是xarray，维度是xdimesion，
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2023-09-20 19:43:30
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Python基础学习总结------第16天模块和文件模块的简介和创建1. 模块2. 模块的创建模块的使用文件的打开关闭文件文件的读取读取文件较大文件的读取文件的写入二进制文件的读写操作二进制文件写入常见问题总结路径出现转义字符的问题问题描述解决方案 模块和文件模块的简介和创建1. 模块模块化指将一个完整的程序分解成一个个的小模块通过将模块组合，来搭建出一个完整的程序模块化的有点 – 方便开发
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2023-09-04 12:21:35
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Python 的函数（四）1. zip 函数2. Python 中常见的内置函数2.1. 与数学相关的函数2.2 类型转换函数2.3 相关操作函数3. 总结 1. zip 函数zip 函数是 Python 的一个内置函数，接受一系列的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个 元组（tuple），返回由这些 tuple 组成的 列表（list）。 语法：zip([iterable,...]) 若
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2023-08-11 19:27:01
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1.空值的表示nan=NaN=NAN注意：两个空值是不相等的2.np.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)作用：创建一个数组3.np.isnan(x, *args, **kwargs)作用：Test element-wise for NaN and
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2023-10-28 11:47:27
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Numpy库---通用函数一元函数：二元函数：聚合函数：布尔数组的函数：排序：其他函数补充： 一元函数：二元函数：聚合函数： 使用np.sum或者是a.sum即可实现。并且在使用的时候，可以指定具体哪个轴。同样Python中也内置了sum函数，但是Python内置的sum函数执行效率没有np.sum那么高，可以通过以下代码测试了解到：a = np.random.rand(1000000)
%ti
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2023-12-25 10:03:05
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#创建ndarray
import numpy as np
nd = np.array([2,4,6,'11'])#numpy中默认ndarray的所有元素的数据类型是相同，如果数据的类型不同，会统一为统一类型，优先级为str>float>int
nd # array(['2', '4', '6', '11'], dtype='<U11')
# 使用np创建routin
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2023-09-09 01:24:05
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使用前 import numpy as np Numpy的重要特点是ndarray数组，里面存储的必须是同一种对象。data.dtype 可以查看数组data里面元素的类型。data.shape 可以查看数组data的大小。 （1）数组的创建 np.array(列表) 直接将列表转换为数组。 np.zeros(n) np.ones(n) 可以直接生成长度为n的一维全零数组。 np.zeros((m
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2023-11-09 09:02:34
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python基础–numpy库 zeros() ones()详解函数格式Numpy.zeros(参数 1：shape，数组的形状；参数 2：dtype， 数值类型)注意：zeros()生成的是数组不是列表例一：zeros((2,3))>>> import numpy as np
>>> np.zeros((2,3))
array([[0., 0., 0.],
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2023-05-23 23:19:13
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在很多场景中经常会用到统计计数的需求，比如在实现 kNN 算法时统计 k 个标签值的个数，进而找出标签个数最多的标签值作为最终 kNN 算法的预测结果。Python内建的 collections 集合模块中的 Counter 类能够简洁、高效的实现统计计数。Counter 是 dict 字典的子类，Counter 拥有类似字典的 key 键和 value 值，只不过 Counter 中的键为待计数
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2023-11-21 19:18:32
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该部分详解是收集网络资料后的综合总结概述，若有不足之处，望大佬们指点迷津，放在评论区，本人会认真更新吸取各位大佬的简介，后期继续努力更新发布更好更新的个人原创作品，望志同道合的朋友们喜欢，谢谢大家的理解和支持。
Python的NumPy库中dot()函数详解本人在学习Python数据分析时的线性代数运算章节中，遇到矩阵乘法的dot函数的用法一时难于理解，
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2023-05-31 15:47:26
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Numpy中的random模块用于生成随机数，常用函数的用法总结如下：1. 产生随机数numpy.random.rand（d1,d2,d3...dn）：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。>>>import numpy as np
>>>np.random.rand(10) #生成shape = 10 的一维随机数组
Out[1]:
ar
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2023-12-27 15:27:39
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#创建ndarray
importnumpy as np
nd= np.array([2,4,6,'11'])#numpy中默认ndarray的所有元素的数据类型是相同，如果数据的类型不同，会统一为统一类型，优先级为str>float>int
nd #array(['2', '4', '6', '11'], dtype='#使用np创建routines函数创建#（1）np.one(sh
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2023-10-25 16:48:28
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# Python中的Array的Size
在Python编程中，数据结构的选择对于性能和内存管理至关重要。尤其在处理大量数据时，选择合适的数据结构可以大幅提高程序的效率和可读性。在本篇文章中，我们将聚焦于Python中的`array`，并特别讨论其大小（size）的特性和影响。我们还将通过代码示例、状态图和饼状图来加深理解。
## 什么是Array？
在Python中，`array`通常指的
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2024-09-03 03:39:40
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# Python中的NumPy库与旋转函数
NumPy是Python中一个强大的数学库，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。它提供了许多方便的工具用于处理数组和矩阵运算，其中包含的旋转函数则能够帮助我们进行多维数组的几何变换。
## NumPy旋转函数简介
在NumPy库中，旋转通常是指对二维或三维数组进行旋转变换。常用的旋转操作包括旋转图像、旋转点云等。在NumPy中，我们可以借助
