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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## 如何获取 NumPy 数组的大小
在进行数据科学和机器学习时，使用 NumPy 库处理数组是非常普遍的。如果你刚刚入行，了解如何获取 NumPy 数组的大小是一个基本且重要的技能。本文将详细阐述如何实现这个功能，并辅以代码示例和流程图。
### 流程概述：
以下是获取 NumPy 数组大小的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# Python中使用Numpy查看数组大小
Numpy（Numerical Python的简称）是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和数学函数库。在数据分析和科学计算中，Numpy是必不可少的工具之一。
当处理数据时，我们经常需要查看数组的大小。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Numpy来查看数组的大小。
## 安装Numpy库
首先，我们需要安装Numpy库。通
原创
2023-10-22 06:33:29
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文章目录什么是NumPyNumPy数组 和 原生Python Array（数组）为什么NumPy这么快还有谁在使用NumPy 什么是NumPyNumPy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
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2023-10-10 07:16:03
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# Python中如何求取NumPy数组的大小
在数据科学和机器学习的领域，NumPy是一个非常基础且重要的库。它提供了支持大规模的多维数组与矩阵运算的功能，同时也提供了多种数学函数来操作这些数组。其中，了解如何获取NumPy数组的大小是非常重要的一步。本文将通过代码示例，为大家介绍如何在Python中求取NumPy数组的大小。
## 1. NumPy库的基本介绍
NumPy（Numeric
原创
2024-08-03 07:10:43
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一、数组和列表列表不存在维度问题，数组是有维度的np.array()把列表转化为数组问题：数组和列表的转化问题官方解释：二、代码实例分析（1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表)1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_ysub_f = []
index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16)
in
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2023-05-28 18:12:25
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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.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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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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#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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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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# 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
np.ones()numpy.zero()和ones一样，只不过一个生成都为1的矩阵，一个都为0在官方的API文档中，对于np.ones的叙述如下：numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)通俗理解就是：shape参数产生一个什么形状的numpy矩阵np.ones(5)这就是一个一行五列的矩阵np.ones((2,3)) 这就是一个
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2023-07-04 21:16:24
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numpy中的ndarray方法和属性原文地址NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。Numpy库...
原创
2022-11-10 21:40:22
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