随笔分类 - Numpy库
python用于计算的基本库
摘要：numpy ctypeslib 与 ctypes接口使用说明 作者：elfin 使用numpy.ctypelib或者ctypes库可以实现python直接待用C++。numpy.ctypeslib后端是基于ctypes实现的！所以接口是类似的。 如果只想看如何调用外部接口可以直接查看 1.4.3.1
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摘要：数组的连接： 拆分数组： 数组的广播机制： 示意图如下： 结构化数组： 文件贮存与读写： np.where: np.where实际上是 x if condition else y 的矢量化版本 数组去重：
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摘要：数组的切片索引： 数组的切片索引和列表非常类似，下面用代码简单说明 由于和列表类似，且要符号多维数组的特征，所以这里不过多阐述。有需要参考列表的相关知识。 数组的循环遍历： np.apply_along_axis()方法在我们对矩阵按行按列操作的时候最好用它。注意，第一个参数是方法，方法可以是自己对
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摘要：数组间的加减乘除： 数组与数值相加减乘除，实际是对每个元素都进行加减乘除： print(a + 2, '\n', a - 2, '\n', a * 2, '\n', a / 2) Out[2]： [3 4 5 6] [-1 0 1 2] [2 4 6 8] [0.5 1. 1.5 2. ] 矩阵间的
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摘要：导入Numpy库，约定熟成的导入方式为 import numpy as np: 创建数组： 创建常规数组，测试numpy的属性，如：ndim、shape、itemsize、size、data [1. 2.] 数组的维数： 3 数组的形状： (2, 2, 3) 数组每个元素占几个字节： 8 数组的大小
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