随笔分类 - 编程语言 / python / numpy
numpy 统计方法
摘要：numpy.mean() import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print (a)print (np.mean(a))print (np.mean(a, axis = 0))print (np.mean(a, axis =
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numpy 普通方法
摘要：ndarray.ndim - 数组的维度： import numpy as np # 创建一个一维数组 arr_1d = np.array([1, 2, 3]) print("数组:", arr_1d) print("数组的维度:", arr_1d.ndim) 数组: [1 2 3] 数组的维度:
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一维的numpy和List
摘要：就是数据类型的区别 但是功能却大不一样 NumPy数组提供了丰富的数学、统计和数组操作，如求和、平均值、最小值、最大值等。在二维数据，max降维。 Python列表提供了一些基本的列表操作，但没有NumPy数组提供的广泛数学和科学计算功能 一维的numpy，来求平均值 import numpy as
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创建numpy
摘要：一维 # 使用列表创建一维数组 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 将列表转换为NumPy数组 my_array = np.array(my_list) [1 2 3 4 5]<class 'numpy.ndarray'> 二维 # 二维数组，3行4列 arr_2d = np.a
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索引切片
摘要：arr = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print (arr) [[1 2 3] [3 4 5] [4 5 6]] 行： 单行 row_1 = arr[0] 多行 row_1_2 = arr[0:2]print(row_1_2)最后一位取不到 条件 # 选
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合并数组
摘要：横向合并np.hstack np.hstack((text_vector, metrics_vector)) 纵向合并np.vstack 为什么有时候合并数组，会自动进行格式转换，变成科学计数法？有时候不会 数据中不能有英文 text_vector [-0.00273603 -0.321008 -0
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numpy是什么
摘要：numpy是什么 NumPy提供了numpy.array对象，它是一个由相同类型的元素组成的多维数组 numpy主要用来干什么 NumPy包含许多内置的数学函数，可以用于执行各种数学运算，例如线性代数、傅里叶变换、统计等
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