2019年12月29日
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 # 加载数据 5 res = np.load("./国民经济核算季度数据.npz", allow_pickle=True) 6 # for tmp in res: 7 # print 阅读全文
posted @ 2019-12-29 18:45
可西可彻
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1 import numpy as np 2 3 # 文本文件——>二进制文件 4 # 创建一个数组 5 arr = np.arange(16).reshape((4, 4)) 6 7 # 保存单个数组到二进制文件中 8 # 参数1 文件路径+名称，名称后缀名可以省略，保存的是以.npy为结尾的文件 阅读全文
posted @ 2019-12-29 17:20
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1 import numpy as np 2 3 # 创建一个数组 4 arr = np.array([[1, 2],[3, 4]]) 5 print("arr: \n", arr) 6 7 # 对数组进行统计分析 8 # sum mean std var min max argmin argmax 阅读全文
posted @ 2019-12-29 17:17
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1 import numpy as np 2 3 # 创建一个数组 4 arr = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 5, 4]) 5 arr = np.array(["h", "j", "k", "x", "h", "k", "j", 阅读全文
posted @ 2019-12-29 17:11
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1 import numpy as np 2 3 # 创建数组 4 arr = np.array([[8, 1, 9], [7, 6, 5]]) 5 print("arr: \n", arr) 6 7 # sort()直接排序 8 # 在列的方向上排序 9 arr.sort(axis=-1) 10 阅读全文
posted @ 2019-12-29 17:09
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1 import numpy as np 2 3 arr1 = np.array([[0, 1], [1, 2]]) # shape(2, 2) 4 arr2 = np.array([1, 1]) # shape(2, )——>(1, 2)——>[[1, 1]] 5 print("arr1: \n" 阅读全文
posted @ 2019-12-29 17:08
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1 import numpy as np 2 3 # 数组的全通用函数，要求数组的形状必须相同——同型数组 4 # 创建数组 5 arr1 = np.array([[0, 1], [2, 3]]) 6 arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 7 print("arr1: 阅读全文
posted @ 2019-12-29 17:05
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1 import numpy as np 2 3 # 创建一个数组 4 arr = np.arange(16) 5 print("arr:\n", arr) 6 print("arr的形状:", arr.shape) 7 8 # 创建数组的时候不一定能指定其形状 9 # 创建好之后，可以进行形状的修 阅读全文
posted @ 2019-12-29 17:00
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1 import numpy as np 2 3 # 创建一个一位数组 4 arr = np.arange(9) 5 print("arr:\n", arr) 6 # 可以通过下标来获取指定元素 7 print("获取元素", arr[3]) # 降低维度 8 print("获取元素", arr[7 阅读全文
posted @ 2019-12-29 16:59
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一、数组的组合 1 import numpy as np 2 3 # 创建数组 4 arr1 = np.arange(9).reshape((3, 3)) 5 arr2 = np.array([[0, 1, 0],[1, 0, 1],[2, 1, 0]]) 6 print("arr1:\n", ar 阅读全文
posted @ 2019-12-29 16:58
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