1. 参数
首先比较二者的参数部分：
np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值
最少接收一个参数
axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；
np.maximum：(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者；
最少接收两个参数
2. 使用上
>>
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2016-09-29 12:25:00
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1. 参数
首先比较二者的参数部分：
np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值
最少接收一个参数
axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；
np.maximum：(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者；
最少接收两个参数
2. 使用上
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2016-09-29 12:25:00
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1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)求序列的最值最少接受一个参数axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向ex:>> np.max([-2, -1, 0, 1, 2])22.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位进行比较,选择最大值....
原创
2021-08-12 22:23:34
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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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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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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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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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#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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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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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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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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# Python 中 Numpy 向量求和
在科学计算和数据分析领域，Python 由于其丰富的库和易用性，已经成为众多程序员和数据科学家的首选语言。在这些库中，Numpy 是一个非常关键的库，提供了多维数组对象（ndarray）以及众多数学函数，能够有效地进行数组和矩阵的运算。本文将详细介绍如何使用 Numpy 进行向量求和，并结合代码示例和图形说明，使读者更好地掌握这一知识。
## 一、N
原创
2024-10-19 06:07:40
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在 Python 中，`np` 通常是指 NumPy 库，这是一个用于科学计算的基本包。它提供了支持大型、多维数组与矩阵的功能，同时也提供了对这些数组进行操作的众多数学函数。我们通常在使用 NumPy 的时候，会将它导入为 `np`，以便于后续的调用。
### NumPy 的安装
首先，如果你还没有安装 NumPy，可以通过以下命令使用 pip 安装：
```bash
pip install
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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np.zeros和np.ones函数总结列表、元组、数组的不同： 列表： 即list, 是python内置的数据类型；列表内的值是可以改变的； 使用列表赋值时，得到了原始列表的引用， 所以呢，它们共享内存，如果修改其中一个，另一个也会修改了。 它的形式是： a = [1, 2, 3, 4, 5] 元组： 即tuple，也是python内置的类型；元组内的值是不可以改变的。 它的形式是： b = (
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2024-04-02 10:22:04
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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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Numpy是Python中用于科学计算的基础包。它一个Python类库，其中提供了多维数组对象，及其各种派生对象（如掩码数组、矩阵等），以及基于这些数组对象各种快速操作的方法，包括数学计算、逻辑处理、图形操作、排序、选择、输入/输出（I/O）,离散傅里叶变换，基本的线性代数、基本的统计操作，随机模拟等。Numpy包的核心是ndarray对象，它是对同类型数据的多维数组的
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2023-12-11 01:20:00
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【数组】1 元组（tuple）：python中一种内置的数据结构。元组由不同的元素组成，每个元素可以存储不同类型的数据，如字符串、数字甚至元素。元组是写保护的，即元组创建之后不能再修改。元组往往代表一行数据，而元组中的元素代表不同的数据项。可以把元组看做不可修改的数组。创建元组示例如下： tuple_name=(“apple”,”banana”,”grape”,”orange”) 2 列表（l
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2023-05-30 15:36:43
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