Python.NumPy -- 快速处理数据

最新推荐文章于 2024-10-19 17:13:15 发布
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本文介绍 NumPy 库在数据处理中的应用，通过高效的操作提升数据分析的速度。NumPy 是 Python 中进行科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。
python（四）：numpy快速数据处理
xuan_zizizi的博客
09-02 591
NumPy为python提供了矩阵运算能力。 这里做简要说明
经验正交函数 (EOF) / 主成分 (PCA) 分解及Python实现
江北20190411的博客
09-28 4005
前言 EOF 经验正交函数 分解原理及用法： https://wenku.baidu.com/view/93bc8a9b680203d8ce2f2468.html 方法实现过程 EOF PCA Python实现 import numpy as np from scipy import linalg # 生成数据并打乱 np.random.seed(9) data = np.random.randint(low=1, high=50, size=600).reshape(20, 30) * 10 #
NumPy-快速处理数据
Keep calm and carry on.
08-29 867
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维
数据分析实战笔记1：用NumPy快速处理数据
qq_40502460的博客
05-04 332
NumPy让你的Python科学计算更高效 列表list的元素在系统内存中是分散存储的，而NumPy数组存储在一个均匀连续的内存块中。这样数组计算遍历所有的元素，不像列表list还需要对内存地址进行查找，节省了计算资源。 在内存访问模式中，缓存会直接把字节块从RAM加载到CPU寄存器中。因为数据连续的存储在内存中，NumPy直接利用现代CPU的矢量化指令计算，加载寄存器中的多个连续浮点数。另外NumPy中的矩阵计算可以采用多线程的方式，充分利用多核CPU计算资源，大大提升了计算效率。 我们可以使用一些技巧来
学习笔记：Numpy数据处理快速上手教程
qq_44603097的博客
10-11 250
numpy上手01 numpy创建数组02 numpy数组运算03 数组的index04 numpy的数组合并、分割、赋值©() 01 numpy创建数组 知识点： 一般使用list类型创建矩阵，然后np.array()转换成数组; （维度）数组名.ndim; （形状）数组名.shape； （元素个数）数组名.size 控制元素类型，np.array(xxx,dtype=int)，也可以是float 二维数组即[[],[]] 元素全为0：np.zeros(（行数，列数）)；元素全为1：np.ones((
温度年平均距平eof分析
2301_77068037的博客
08-16 320
U = f.sel(lat=slice(65, 5), lon=slice(-18, 140))#南纬5度到北纬65度，西经18度到东经140度。fig_ax1.set_title( '%.2f%%' % (var[0]*100),loc='right',fontsize =15)#百分比。leftlon,rightlon,lowerlat,upperlat=(-18,140,5,65)#设置经纬度范围。fig=plt.figure(figsize=(15,15))#设置画布。
短期气候Python绘图——EOF（经验正交函数分解）大气环流基本状况
最新发布
2202_75559127的博客
10-19 1667
结合特征向量场以及时间系数可以分析500hPa高度场的空间分布特征与时间变化，如第一模态，正值中心位于贝加尔湖与里海之间，负值中心位于日本海，说明这两个地区的高度场变化相反。若负值所在的东亚为负异常时，正值所在蒙新高地区域为正异常，即东亚的槽加强或脊减弱时，蒙新高地脊加强或槽减弱。同时正值与负值中心所在区域的高度场变化幅度也是最大的。其他模态的分析与第一模态类似，反应的也是高度场的异常。
《Python》NumPy——快速处理数据
杨贵安的博客
07-31 2303
是否
Numpy快速处理数据--ufunc运算（三）
Belial计算机视觉&机器视觉专栏
05-28 9106
ufunc是universal function的缩写，它是一种能对数组中每个元素进行操作的函数。Numpy内置的许多ufunc函数都是C语言实现的，计算速度非常快，简单看个例子： >>> x = np.linspace(0,2*np.pi,10) >>> y=np.sin(x) >>> y array([ 0.00000000e+00, 6.42787610e-01, 9.84807
气象数据分析之EOF分析以及python的实现
domotokoi的博客
01-11 2万+
import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt from eofs.multivariate.standard import MultivariateEof from eofs.standard import Eof #计算权重：以纬度cos值得平方作为权重 coslat = np.cos(np.deg2rad(lat)) w
NumPy----快速处理数据（二）
姚明明的博客
07-29 2406
本文介绍ufunc运算，ufunc是universal function的缩写，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数，NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的，因此它们的计算速度非常快。 1.函数介绍 1.1 sin函数 下面用一个程序，比较了一下numpy.math和Python标准库的math.sin的计算速度： 程序如下，保存到名为test.py的文件中。 ...
【numpy】NumPy-快速处理数据
weixin_34248849的博客
04-23 745
转：http://hyry.dip.jp:8000/pydoc/numpy_intro.html#id5 http://hyry.dip.jp:8000/pydoc/index.html# 2　NumPy-快速处理数据 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指 针。这样为了保存一...
EOF与PCA算法的python实现和比较
月亮在哪里？
04-29 6334
自然正交分解（EOF），主成分分析（PCA），算法原理，程序实现
python numpy 基础教程
huruzun的专栏
10-05 4万+
python numpy 基础教程 适合新手快速掌握numpy最常见用法。
EOF
程永强
03-23 1997
EOF1. End-of-File        It is a macro definition of type int that expands into a negative integral constant expression (generally, -1).        It is used as the value returned by several functions in...
python之numpy的基本使用
热门推荐
cxmscb的博客
01-17 34万+
一、numpy概述numpy模块提供了python对N维数组对象的支持：ndarray，ndarray数组中的元素须为同一数据类型，这一点与python的列表是不一样的。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。二、创建ndarray数组代码示例：# -*- coding: utf-8 -*-import numpy;print '使用列表生成一维数组' d
Python科学计算：用NumPy快速处理数据
数据森麟
09-03 3576
戳我 ->卧槽！当当网图书全场4折了！作者：AI悦创来源：AI悦创我来分享一下数据分析中 Numpy 库的使用，本文内容较多，不可能每段代码的输出过程、输出结果分析这显然工作量不...
Python库numpy-stl 1.3.4版本发布
资源摘要信息:"Python库 | numpy-stl-1.3.4.tar.gz" ...对于Python开发者来说，了解并掌握numpy-stl库能够有效地扩展他们对3D数据处理的能力，特别是在处理与3D打印相关项目时，该库可以成为非常有力的工具。
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