Numpy - 文章分类 - AtlasLapetos

NumPy Matplotlib

摘要：NumPy Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库。它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。 pip3 安装： pip3 install matplotlib - 阅读全文

posted @ 2024-11-01 15:04 AtlasLapetos 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy IO

摘要：NumPy IO Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。 npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。常用的 IO 函数有： load() 和 save() 函数是读写文件数阅读全文

posted @ 2024-11-01 15:02 AtlasLapetos 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 线性代数

摘要：NumPy 线性代数 NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明：函数描述 dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。 vdot 两个向量的点积 inner 两个数组的内积 matmul 两个数组的矩阵积 determinant 数组的行列阅读全文

posted @ 2024-11-01 15:01 AtlasLapetos 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 矩阵库(Matrix)

摘要：NumPy 矩阵库(Matrix) NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。一个的矩阵是一个由行（row）列（column）元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由 6 个数字元素构阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:58 AtlasLapetos 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 副本和视图

摘要：NumPy 副本和视图副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。视图一般发生在：阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:56 AtlasLapetos 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 字节交换

摘要：NumPy 字节交换在几乎所有的机器上，多字节对象都被存储为连续的字节序列。字节顺序，是跨越多字节的程序对象的存储规则。大端模式：指数据的高字节保存在内存的低地址中，而数据的低字节保存在内存的高地址中，这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理：地址由小向大增加，而数据从高位往低位放；这阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:54 AtlasLapetos 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 排序、条件筛选函数

摘要：NumPy 排序、条件筛选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性 'quicksort'（快速排序） 1 O(n^2 阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:54 AtlasLapetos 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 统计函数

摘要：NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amin(a, axis=None, out=Non 阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:52 AtlasLapetos 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 算术函数

摘要：NumPy 算术函数 NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。实例 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np. 阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:50 AtlasLapetos 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 数学函数

摘要：NumPy 数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。实例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) p 阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:49 AtlasLapetos 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 字符串函数

摘要：NumPy 字符串函数以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。函数描述 add() 对两个数组的逐个字符串阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:48 AtlasLapetos 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 位运算

摘要：NumPy 位运算位运算是一种在二进制数字的位级别上进行操作的一类运算，它们直接操作二进制数字的各个位，而不考虑数字的整体值。位运算在计算机科学中广泛应用于优化和处理底层数据。 NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数。 NumPy 位运算包括以下几个函数：函数描述 bitw 阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:45 AtlasLapetos 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Numpy 数组操作

摘要：Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类：修改数组形状翻转数组修改数组维度连接数组分割数组数组元素的添加与删除修改数组形状函数描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝，对拷阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:43 AtlasLapetos 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 迭代数组

摘要：NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。实例 import numpy 阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:39 AtlasLapetos 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 广播(Broadcast)

摘要：NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:37 AtlasLapetos 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 高级索引

摘要：NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 NumPy 中的高级索引指的是使用整数数组、布尔数组或者其他序列来访问数组的元素。相比于基本索引，高级索引可以访问到数组中的任意元素，阅读全文

posted @ 2024-11-01 14:36 AtlasLapetos 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 切片和索引

摘要：NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割阅读全文

posted @ 2024-11-01 11:46 AtlasLapetos 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 从数值范围创建数组

摘要：NumPy 从数值范围创建数组这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组。 numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下： numpy.arange(start, stop, step, dtype) 根据 start 与阅读全文

posted @ 2024-11-01 11:44 AtlasLapetos 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 从已有的数组创建数组

摘要：NumPy 从已有的数组创建数组本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。 numpy.asarray numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个，比 numpy.array 少两个。 numpy.asarray(a, dtype = N 阅读全文

posted @ 2024-11-01 11:41 AtlasLapetos 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NumPy 创建数组

摘要：NumPy 创建数组 ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。 numpy.empty numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组： numpy.empty(shape, dtyp 阅读全文

posted @ 2024-11-01 11:39 AtlasLapetos 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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