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2020年1月23日
吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 矩阵库(Matrix)
摘要: import numpy.matlib import numpy as np print (np.matlib.empty((2,2))) # 填充为随机数据 numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。 import numpy.matlib import numpy
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posted @ 2020-01-23 13:28 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 副本和视图
摘要: 副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。 视图是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内存在同一位置。 视图一般发生在: 1、numpy 的切片操
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posted @ 2020-01-23 12:56 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 字节交换
摘要: 大端模式:指数据的高字节保存在内存的低地址中,而数据的低字节保存在内存的高地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放 小端模式:指数据的高字节保存在内存的高地址中,而数据的低字节保存在内存的低地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合
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posted @ 2020-01-23 12:35 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 排序、条件刷选函数
摘要: numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下: numpy.sort(a, axis, kind, order) 参数说明: a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组会被展开,沿着最后的轴排序, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序 kind:
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posted @ 2020-01-23 12:31 吴裕雄
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2020年1月22日
吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 统计函数
摘要: NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等。 numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 import numpy as np a = np.array([[3,7,
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posted @ 2020-01-22 20:48 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 算术函数
摘要: NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide()。 需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshap
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posted @ 2020-01-22 20:39 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 数学函数
摘要: NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。 NumPy 提供了标准的三角函数:sin()、cos()、tan()。 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print ('不同角度的正弦值:')
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posted @ 2020-01-22 20:25 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 字符串函数
摘要: 这些函数在字符数组类(numpy.char)中定义。 add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 multiply() 返回按元素多重连接后的字符串 center() 居中字符串 capitalize() 将字符串第一个字母转换为大写 title() 将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写 l
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posted @ 2020-01-22 20:20 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:NumPy 位运算
摘要: bitwise_and() 函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算。 import numpy as np print ('13 和 17 的二进制形式:') a,b = 13,17 print (bin(a), bin(b)) print ('\n') print ('13 和 17 的位与:'
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posted @ 2020-01-22 16:35 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:Numpy 数组操作
摘要: import numpy as np a = np.arange(8) print ('原始数组:') print (a) print ('\n') b = a.reshape(4,2) print ('修改后的数组:') print (b) numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代
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posted @ 2020-01-22 16:29 吴裕雄
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