文章目录1. 创建掩码数组1.1 由列表生成掩码数组1.2 由数组生成掩码数组1.3 对数组中的无效值做掩码处理1.4 对数组中的给定值做掩码处理1.5 对数组中的给定值做掩码处理1.6 用一个数组的条件筛选结果对另一个数组做掩码处理2. 访问掩码数组2.1 索引和切片2.2 函数应用2.3 掩码数组转为普通数组2.4 修改掩码 在科研活动和实际工作中，我们获得的数据集往往是有缺失或被污染的，如
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2024-01-25 20:24:30
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numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下>>> import numpy as np>>> import numpy.ma as ma>>> a = np.arange(5)>>> aarray([0, 1, 2, 3, 4])>>> b = ma.mask
原创
2022-06-21 12:28:01
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numpy拥有广播机制， 通过扩展数组的方法来实现相加、相减、相乘等操作 。可以条件掩码，也可以索引掩码。创建ndarray数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
np.arange(起始值(0),终止值,步长(1))
a = np.arange(0, 5, 1)
b = np.arange(0, 10, 2)
np.zeros(数组元素个数, dtype='类型')
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2023-12-14 02:06:07
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Numpy的通用函数可以用来替代循环， 快速实现数组的逐元素的 运算 同样，使用其他通用函数实现数组的逐元素的 比较
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2023-05-22 22:55:18
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简述Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。Numpy（Numeric Python）是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展，提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生，而且据说自从他
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2024-09-11 22:52:59
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机器学习当中能深入浅出的方法第一步就是先学会用numpy了。numpy是一个第三方的开源python库，他提供了许多科学的数值计算工具，尤其是大型矩阵计算，但使用配置非常简单，结合matplotlib能够非常方便的将计算结果展示成各种图形，如点状图，折线图，散点图。 先搭建开发环境，首先到 https://www.anaconda.com/download/现在 适合你自己的安装包
# 使用NumPy对数据进行排序并绘图
在科学计算和数据分析中，数据排序是一个非常常见的操作。在Python中，我们可以使用NumPy库来轻松地对数组进行排序，并且可以结合Matplotlib库将排序结果进行可视化。本文将通过一个简单的示例来介绍如何实现这一目标。
## NumPy概述
NumPy是Python中用于科学计算的基础包，它提供了一种高效的数组对象`ndarray`以及大量用于数
原创
2024-09-29 03:43:31
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子网掩码(subnet mask)又叫网络掩码、地址掩码、子网络遮罩，它是一种用来指明一个IP地址的哪些位标识的是主机所在的子网，以及哪些位标识的是主机的位掩码。子网掩码不能单独存在，它必须结合IP地址一起使用。子网掩码只有一个作用，就是将某个IP地址划分成网络地址和主机地址两部分。 关于网段，这要从局域网说起，局域网的拓扑最早都是总线结构，也就是说大家共用一条线路传输数据，这样网络上任何一台计算
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2024-01-02 09:06:14
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一、简单的绘图操作一个简单的绘图操作python代码示例如下：# 画图
x=np.linspace(-5,5,100)
y=x*x-2
plt.figure()
plt.plot(x,y,label='line')
plt.plot([-4,4],[0,0])
plt.show()
# 画图得到的结果： 二、相关API说明1
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2023-08-01 20:48:27
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目录参考文献一般画图曲线图填色图区域散点图物理量散点图补充整理xarray总结云台书使总结Geopandasmatplotlib细节和补充 参考文献集合整理专题模块官方文档一般画图曲线图建议使用面向对象的方法# 如果是Jupyter notebook
# 加入：%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy
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2024-07-26 15:55:20
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Numpy: Boolean Indexing import numpy as np A = np.array([4, 7, 3, 4, 2, 8]) print(A == 4) [ True False False True False False] Every element of the Ar
原创
2021-07-09 15:21:53
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导入的拓展包matplotlib是Python中常用的画图工具, 在日常使用往往需要用到中文, 导入的同时也加入中文拓展包, 会方便很多. import 可以在导入程序包的同时, 设定好画图的分辨率以及画布的大小. plt.rcParams['figure.dpi'] = 200
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10,5] 简单折线图给定一个pandas
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2023-12-20 15:48:03
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Turtle库是Python语言中，我非常喜欢的一个函数库。她提供了很多实用、简单的方法，可以绘制出各式各样的图像，不要太惊喜哦，哈哈。Turtle 的 logo 是一个非常可爱的小乌龟，绘画的行为可以想象成在画布上有一个小乌龟，从一个横轴为 x 、纵轴为 y 的坐标系原点，（0,0）位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。一、画布画布就是绘图区
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2023-06-16 09:37:44
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文章目录用python画圣诞树、樱花树、卡通图案及打包成exe文件效果1、圣诞树--朴素2、圣诞树--可爱3、圣诞树--飘雪4、樱花树--飘落效果5、樱花树--暖色调6、哆啦a梦 用python画圣诞树、樱花树、卡通图案及打包成exe文件如何将python代码生成exe文件，直接在桌面运行请参考文章：如何将python文件打包成exe格式效果 1、圣诞树–朴素import turtle
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2024-08-19 13:46:56
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Pyplot 接口简介Pyplot 入门matplotlib.pyplot?是命令风格函数的集合，使 Matplotlib 像 MATLAB 一样。每个 Pyplot 函数对图形做一些修改，例如：创建一个图形，在图形中创建一个绘图区域，在绘图区域中回值一些线条，用标签装饰图形等等。在注意Pyplot API 通常不如面向对象的 API 灵活。在这里看到的大多数函数调用也可以作为 Axes 对象
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2023-08-17 16:32:01
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简述Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。Numpy(Numeric Python)是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展，提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生，而且据说自从他
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2024-01-31 11:27:12
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python中的多个包的用途1、Numpy Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。 N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。 可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。 非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库
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2023-08-07 20:54:54
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NumPy(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。同样的数值计算，使用Numpy比直接编写Python实现代码更简洁、性能更高效。它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。 首先我们来看一个numpy运算和普通python运算的例子：## 一个简单的加法
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2023-09-02 15:57:23
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内容主要为Numpy的基本常用用法，后面学习过程中遇到其它的用法会不断地更新到该学习笔记中。1. 安装使用numpypip install numpy #安装
import numpy as np #导入2. ndarray的属性e.g. 默认类型是 int32，还可以指定类型 也可以直接写类型3. 数组的基本使用3.1 生成数组3.1.1 生成0/1数组在写代码的时候，通常会生成默认初始值为0
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2023-09-04 16:58:00
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目录Numpy的基本使用NumPy库中用于创建数组的函数NumPy库中用于随机数生成的函数NumPy数组的属性（维度、形状、元素总数、数据类型和每个元素的字节大小）Numpy的基本使用NumPy是Python科学计算的基础库，主要用于数组和矩阵运算。NumPy提供了许多高效的方法来操作数据和执行数值计算，并且具有比Python内置列表更高的性能。以下是一些NumPy库的使用示例：1.导入NumPy
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2023-08-07 20:05:49
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