python之numpy包解析

最新推荐文章于 2023-11-22 22:21:56 发布
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分类专栏： python 文章标签： python numpy
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本文详细解析了Python科学计算库numpy，涵盖其包含的N维数组对象、数学计算、逻辑运算、维度处理等多个方面，并对比了numpy数组与Python序列的区别。介绍了numpy的主要功能，包括创建、操作和分析数组的方法，以及与其他科学计算库的整合。

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python之numpy包

1. 概述

1.1 numpy包含范围

numpy是基于python的科学计算包，其中包含：

  • N维数组对象
  • 复杂的函数
  • C/C++与Fortran代码集成工具
  • 如傅里叶变换、随机数生成函数等实用的线性代数

1.2 numpy的类别

numpy根据不同的用途可以分为以下几个类别

  • 数学计算
  • 逻辑计算
  • 维度处理
  • 分类
  • 筛选
  • IO
  • 离散傅里叶变换
  • 基本的线性代数
  • 基本的统计参数计算
  • 随机数模拟

1.3 numpy数组与python序列的区别

  • numpy数组大小固定，变化数组大小产生新的数组并删除原来数组；python序列动态增长
  • numpy数组中元素类型一致；python可以不一致
  • numpy可以进行更高级别的数学函数计算，效率更高
  • 当前大多数的第三方科学与数学计算包支持numpy

2.

numpy

  1. numpuy的主要对象是奇次多维数组
  2. ndarray.ndim：维数
  3. numpy矩阵间乘法是元素级别的，矩阵间计算使用@or dot函数

ndarray.shape：每维的大小

ndarray.size࿱

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python之numpy详细分析（附代码）
码农研究僧的博客
06-29 2835
前言 1.Numpy (Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 2.Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。 3.Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。 ...
python之numpy（3 矩阵属性及矩阵运算）
最新发布
这是C.L 的博客，欢迎大家学习浏览！！
08-14 1226
注：如果定义的数组是x=np.array([1,2,3])那么此函数失效，如果定义的是x=np.array([ [1,2,3] ])则可以转置。np.linalg.inv()是求矩阵的逆，np.linalg.det()是求矩阵的行列式，np.linalg.matrix_rank是求矩阵秩。上述代码中，x*y是对应元素之间的相乘，而矩阵之间的点乘是x.dot(y)或者是np.dot(x,y)。矩阵的运算分为矩阵元素之间的运算和矩阵之间的运算，当然两者的区别在加法、减法之间是没有区别的，在乘法之间有所区别。
python中的Numpy包
qq_41298671的博客
05-20 1226
Numpy是Numerical Python的英文缩写，是最常用的Python包之一，主要特点如下： 1、Numpy以N维（N=1或2是比较常见的）数组对象（ndarray）形式组织数据集，其中要求数据集中各变量的类型相同。Numpy的1维数组对应向量，2维数组对应矩阵。数据访问简单灵活，仅需通过指定位置编号（也称索引，从0开始编写）访问相应行列位置上的元素。 2、Numpy拥有丰富的数学运算和统计函数，能够方便地进行基本统计分析和各种矩阵运算等。 一、Numpy数组的创建和访问 import n
python数据包分析_python | 数据分析（一）- Numpy数据包
weixin_39603397的博客
12-03 197
# 导入numpy包import numpy as np"""*****************一、数组操作*****************"""#创建数组a = np.array(1, 2, 3)np.asarray(a, dtype = None, order = None) #按现有数据创建数组np.arange(start = 0, stop, step = 1, dtype)#数组操...
动手学python--numpy常用包的详解
weixin_43773452的博客
05-07 269
np.argmax(a,axis=0/1/2) （https://blog.youkuaiyun.com/oHongHong/article/details/72772459） a=3个4行5列 axis=0:三个4行5列的数组逐位比大小； axis=1:结果为35可看作二维数组中axis=0,每列比大小； axis=2:结果为3*4可看作二维数组中axis=0,每行比大小 ; np.sum(a,axi...
【Python】数据分析之numpy包
qq_28869927的博客
10-23 1285
numpy使用示例前言示例代码参考资料 前言 numpy，全称numeric python，是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，是python数据分析中最基础的工具。利用numpy，可以轻松地使用python达到matlab中的矩阵、线性代数等等运算。 下面给出一些示例的使用方法，作为入门。完整的API文档可以参考文末给出的参考资料。 示例代码 # coding=utf-8 # ...
Numpy包
han_hhh的博客
04-29 400
一些属性： Numpy数组在创建时有固定大小 数组中的所有元素都必须具有相同的数据类型 numpy函数： ndarray.ndim：数组的维数 ndarray.shape 数组的形状，一个整数元组，指的是每一维度的size，n行m列就对应n*m,(n,m),形状元组的size就是数组的维度 ndarray.size 数组的元素个数，和shape元组中n*m相等 ndarray....
python中numpy常用函数解析说明和原理分析.docx
05-19
### Python中的NumPy库及其常用函数解析说明和原理分析 #### 概述 `NumPy` 是 Python 生态系统中用于科学计算的核心库之一。它提供了高性能的多维数组对象和大量的工具，使得数据处理变得既高效又方便。在数据分析...
Python —— NumPy包
DamianVanilla的博客
11-22 764
NumPy最重要的一个特点是其N维数对象ndarry，它是用于存放同类型元素的多维数组，ndarry中的每个元素在内存中占有相同大小的区域。
numpy安装包
12-26
numpy安装， 内附说明文档， python用于科学计算的包，
python numpy包
03-02
python数学包 numpy-1.15.1-cp36-none-win_amd64.whl
科学计算包——numpy包
qq_37691909的博客
12-18 347
一、基本数据类型 请参见这篇博文      基本数据类型介绍 bool_            Boolean (True or False) stored as a byte int_               Default integer type (same as C long; normally either int64 or int32) intc               I...
python中numpy包
herry57的博客
06-10 553
python中numpy包
python基础——numpy包
min_coder的博客
10-07 740
文章目录ndarry属性创建方式数据类型操作运算布尔索引转置通用函数最大值，最小值，均值where函数文件读写二进制文件文本文件 import numpy as np ndarry 同种类型元素组成的多维数组 a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype = float) 属性 ndim:维度 shape:数组形状 reshape:改变形状 dtype:元素类型 size:尺度，代表元素个数 a.ndim #2 a.shape #(2, 3) a.resh
python学习之 numPy包
Hyacinth_Yuan009的博客
08-13 618
numPy包：（科学计算） import numpy as np NumPy（Numeric Python）是高性能科学计算和数据分析的基础包。 　　NumPy模块提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库等。 　　1）、ndarray，一个具有矢量运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 　　2）、用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（
Python常用包学习（一）NumPy包（理论+动手实践）
可乐联盟
08-22 1856
Python常用包学习（一）NumPy包 天我们主要来学习NumPy包常用的一些操作 官网：http://www.numpy.org/ 官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/index.html NumPy模块基本介绍 NumPy模块是Python的一种开源的数值计算扩展，是一个用python实现的科学计算包，主要包括： 一个具有矢量算...
Numpy包简单介绍
weixin_30291791的博客
03-13 437
详细介绍可以看Numpy帮助，也有很多资料，此文仅是一个简述性质的集成文章 1.简介 Numpy是Python的一个扩展包，语法和Matlab有很多相似之处。它支持高维数组和矩阵运算，也提供了许多数组和矩阵运算的函数。另外，它在数组和矩阵运算方面速度很快，效率很高。对数组的运算都可以算在每个元素上。如，A*2（A为3*3的矩阵），结果是A中的9个元素都乘2 1.1 索引与切片 数...
【Python第三方包】Numpy
dominic_z的博客
08-18 335
做个笔记 Numpy遇到的坑 reshape和T的区别 reshape和T的结果是不一样的 个人猜测：我一直觉得在np.array的数据结构里，数字候是以一维线性存储的形式存储的，然后对象内部再维护了一个shape，然后用的时候根据shape去截断这个数字序列，得到结果。 所以导致了reshape和T的结果不同 concatenate 首先要知道二维的np.array...
数据分析之numpy基础包
骑着哈哥去取经！！！
05-17 388
首先为啥要学numpy呢？空口无凭，看个小练习 假如有一个列表，里面有n个值，取出列表大于某个数的值 import numpy as np import random # 假如取出其中大于60的值 a = [random.randint(1, 100) for i in range(50)] # print(a) # 学python第一天 new_list = [] for i in a: if i > 60: new_list.append(i) print(new_li
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