目录什么是Pandas?Pandas常用操作pandas之Series创建pandas之Series的索引和值pandas之读取外部数据pandas之DataFramepandas之取行或者列pandas之locpandas之ilocpandas之布尔索引pandas之字符串方法缺失数据的处理pandas常用统计方法数据合并之join数据合并之merge分组和聚合索引和复合索引Series复合索引
1.python构建类的时候，用init构造器方法，一旦类被调用，实例对象作为第一个参数（self）被传递进去。 2.训练的数据格式使用tuple类型，每一个list中有两个元素，分别为label和image。 3.zip（[list1],[list2]…）可以将数据转换为tuple,zip(*tuple)可以将数据转换为list。 4.python NumPy numpy.unique(
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2023-12-21 09:40:24
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下面是一些杂碎的知识点：首先我们说说多维数组：数组的属性：ndarray.ndim， 表示数组的秩是多少；ndarray.shape，返回数组的形状；ndarray.size，数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积ndarray.dtype，一个用来描述数组中元素类型的对象ndarray.itemsize ，数组中每个元素的字节大小。 一些常用的函数zeros(
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2024-03-20 10:57:51
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# 使用 Python 将 NumPy ndarray 转换为字符串 ndarray 的完整指南
在开发过程中，我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。在这种情况下，我们将学习如何将 NumPy 的 `ndarray` 转换为字符串格式的 `ndarray`。本文将详细介绍整个流程，包括每一步的代码实现和注释。
## 流程概览
下面是整个流程的概括表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 03:35:20
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一、NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括： 一个强大的N维数组对象ndrray； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里
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2023-08-31 17:23:17
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Numpy的安装建议使用Anaconda管理这些包，Anaconda的具体教程参考上一篇笔记【Anaconda的基本使用与在Pycharm中调用】安装好Anaconda后可以在Anaconda Prompt使用activate 环境名进入自己创建的环境。使用下面指令安装Numpy和Pandasconda install numpy
conda install pandas导入numpyimport
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2023-12-10 12:15:59
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numpy库一、numpy库中的数组对象：N维数组类型：ndarray1) ndarray的作用：a) 数组对象性可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据。b) 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。2) ndarray是一个多维数组对象，有两部分组成：实际的数据 和 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数
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2024-03-01 20:22:27
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ndarray 的数据类型数据类型，即 dtype ，也是一个特殊的对象， 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息（也成为了元数据，即表示数据的数据）dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常，其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系，使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）i
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2023-07-04 14:28:09
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Python学习笔记第二十八天NumPy Ndarray 对象ndarray 的内部结构 NumPy Ndarray 对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 内部由以下内容
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2023-08-15 12:52:57
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1. NumPy ndarray对象NumPy 定义了一个 n 维数组对象，简称 ndarray 对象，它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块，您可以使用索引或切片的方式获取数组中的每个元素。ndarray 对象采用了数组的索引机制，将数组中的每个元素映射到内存块上，并且按照一定的布局对内存块进行排列，常用的布局方式有两种，即按行或者按列。1.1创建nda
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2024-03-11 06:11:53
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我们了解了如何使用索引进行切片以及选择 ndarray 元素。当我们知道要选择的元素的确切索引时，这些方法很有用。但是，在很多情况下，我们不知道要选择的元素的索引。例如，假设有一个 10,000 x 10,000 ndarray，其中包含从 1 到 15,000 的随机整数，我们只想选择小于 20 的整数。这时候就要用到布尔型索引。来看这样一个例子，假设我们有一个用于存储数据的数组以
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2024-01-20 22:11:01
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ndarray 多维数组(N Dimension Array)NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型ndarray拥有的属性
ndim属性：维度个数
shape属性：维度大小
dtype属性：数据类型ndarray的随机创建通过随机抽
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2024-04-03 14:56:04
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numpy库英文官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html
一、numpy库中的数组对象
二、numpy库数据存取与文件
三、numpy库的随机函数
四、numpy的统计函数
五、梯度函数
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2023-10-07 15:52:48
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Numpy常见函数及使用本文后续边补充，边更新！1. np.delete()删除指定行np.delete(x, i, axis=0) #删除x矩阵 第i行 2. np.where()返回输入数组中满足给定条件的元素的索引，返回值为元组类型。import numpy as np
x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
print ('我们的数组是：')
print
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2024-04-02 11:41:06
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Python numpy 入门安装numpy：(1) 文件超过14MB，默认安装常常会超时：C:\Python310\Scripts>pip install numpypip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Re
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2023-07-03 18:06:17
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tuple>>> t=('haha','a','b','a','lele') >>> t('haha', 'a', 'b', 'a', 'lele')>>> t[0]'haha'>>> t[-1]'lele'>>> t[:-1]('haha', 'a', 'b', 'a')>&g
原创
2015-11-11 15:50:53
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tuple 简介 tuple 是 C++11 新特性，定义在头文件 tuple 之中。 tuple 可以当作一个通用结构体使用，不需要创建结构体又获取结构体的特征，在一些情况下可以取代结构体使得程序更简洁、直观。 tuple 理论上可以有无数个任意类型的成员变量。 tuple 创建和初始化 std:
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2020-02-29 15:53:00
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如果我们想在一个方法中返回多个值，多个不同类型的个好主意，但毕竟还是要定义，郑重其事，并且往往还要引用结构所在的命名空间、类名，还是太麻烦了。十月革命一声打炮，给我们送来了 Tuple 。Tuple就是一
原创
2022-08-15 15:07:28
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如果我们想在一个方法中返回多个值，多个不同类型的值，该怎么办呢？数组，List，Dictionary，各有千秋，但不一定都适合我们的要求。它们都可以算是个集合，更适合多行的情况。如果定义一个类，有时又显得小题大做了点。定义结构(struct)是个好主意，但毕竟还是要定义，郑重其事，并且往往还要引用结...
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2015-01-28 18:25:00
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''' 序列（sequence）：元素有的是可变的、有的是不可变的，元素是有序排列的，可以使用索引和切片按照偏移量获取元素值 字符串：不可变、有序，可以索引和切片 列表：可变、有序，可以索引和切片 元组：不可变、有序，可以索引和切片，和列表相似，可以存放任意类型 定义：使用()，用逗号分隔元素，其中 ...
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2021-09-18 15:25:00
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