随笔分类 - Numpy学习
摘要：###Numpy-数组的统计分析 import numpy as np # sum --求和 mean --均值 std-- 标准差 var 方差 min 最小值 max 最大值 # argmin --最小值的位置 argmax 最大值的位置 cumsum 累计和 cumprod --累计积 # 创
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摘要：###数组的排序 import numpy as np # 创建一维数组 # arr = np.array([5, 3, 6, 2, 8]) # print('arr:\n', arr) # print('*' * 100) # 直接排序 # sort() 升序排序 # arr.sort() # #
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摘要：###数组的保存与加载 import numpy as np arr = np.arange(16).reshape((4, 4)) print('arr:\n', arr) arr1 = np.ones((2, 3), dtype=np.int32) print('arr1:\n', arr1)
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摘要：###数组的广播机制 广播（broadcasting）是指不同形状的数组之间执行算术运算的方式。需要遵循 4 个原则。 （1）让所有输入数组都向其中 shape 最长的数组看齐，shape 中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。 （2）输出数组的 shape 是输入数组 shape 的各个轴上的最大
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摘要：###数组的全通用函数 import numpy as np # 全称通用函数（universal function），是一种能够对数组中所有元素进行操作的函数。 # 以 Numpy 数组作为输出，因此不需要对数组每个元素都操作，比 math 库中的函数操作效率更高。 # 创建2个数组 同型数组 a
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摘要：###1、矩阵的创建 import numpy as np # 可以使用asmatrix matrix mat bmat来创建矩阵 # 使用mat来创建矩阵 >mat = asmatrix, Equivalent to ``matrix(data, copy=False) # (1)可以将 特殊字符
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摘要：###数组的合并 import numpy as np # 创建数组 arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.ones((2, 2), dtype=np.int32) print('arr1:\n', arr1) print('arr2:\n', ar
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摘要：###数组的索引 import numpy as np # # 创建一个一维数组 # arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # print('arr:\n', arr) # # # 获取arr中的单个元素 下标 # print('获取arr中的3元素：',
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摘要：###数组的创建 固定数组的创建与随机数组的创建 import numpy as np # 固定值数组的创建 # 可以使用np.array来创建数组 # arr = np.array([1, 2, 3, 4]) # print('arr:\n', arr) # print('arr:\n', typ
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摘要：1、Numpy认识 Numpy 是用于数据科学计算的基础，不但能够完成科学计算任务，还能被用作高效地多维数据容器。用于存储和处理大型矩阵。 Python 提供了一个 array 模块，和 list 不同，它直接保存数值，但是由于 Python 的 array模块不支持多维，也没有各种运算函数。 Nu
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摘要：1、伴随矩阵 2、逆矩阵 计算公式 计算过程
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摘要：1、二阶行列式计算 利用二阶行列式求解方程组 2、三阶行列式计算 3、n阶行列式计算
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摘要：1、矩阵的加法 2、矩阵的减法 3、矩阵与数的相乘 4、矩阵的相乘 原理图解 示例
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