2020年6月11日
摘要：
一、文件读写 Numpy可以方便的进行文件读写，如下面这种格式的文本文件： # 使用np.fromfile从文本文件'housing.data'读入数据 # 这里要设置参数sep = ' '，表示使用空白字符来分隔数据 # 空格或者回车都属于空白字符，读入的数据被转化成1维数组 d = np.fro 阅读全文
摘要：
diag：以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素，或将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0）。 # numpy.linalg 中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西 # np.linalg.diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素， # 或将一维数组 阅读全文
摘要：
@ 主要介绍创建ndarray随机数组以及随机打乱顺序、随机选取元素等相关操作的方法。 一、创建随机ndarray数组 创建随机ndarray数组主要包含设置随机种子、均匀分布和正态分布三部分内容，具体代码如下所示。 设置随机数种子 # 可以多次运行，观察程序输出结果是否一致 # 如果不设置随机数种 阅读全文
摘要：
@ 一、简介 Python中的list列表也可以非常灵活的处理多个元素的操作，但效率却非常低。与之比较，ndarray数组具有如下特点： ndarray数组中所有元素的数据类型相同、数据地址连续，批量操作数组元素时速度更快。而list列表中元素的数据类型可能不同，需要通过寻址方式找到下一个元素。 n 阅读全文