Numpy中ndarray运算

最新推荐文章于 2024-12-10 00:05:14 发布
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分类专栏： 数据分析
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一、逻辑运算

# 生成10名同学，5门功课的数据
>>> score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))

# 取出最后4名同学的成绩，用于逻辑判断
>>> test_score = score[6:, 0:5]

# 逻辑判断, 如果成绩大于60就标记为True 否则为False
>>> test_score > 60
array([[ True,  True,  True, False,  True],
       [ True,  True,  True, False,  True],
       [ True,  True, False, False,  True],
       [False,  True,  True,  True,  True]])

# BOOL赋值, 将满足条件的设置为指定的值-布尔索引
>>> test_score[test_score > 60] =
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数据分析笔记--numpy--ndarray的统计函数
print_and_return的博客
05-23 5537
import numpy as npmean():求数组元素的平均值max(),min():数组元素的最大值和最小值std():求标准差     var():求方差标准差：数组中的所有数字分别和平均数的差的平方的和的平均数开根号--即方差的算数平方根方差：数组中的所有数字分别和平均数的差的平方的和的平均数这两个主要是用来衡量数据集的离散程度和波动大小argmax():求最大值的下标    argm...
Python之Numpy系列详细教程【从零到入门】 -- 第三章 Numpy中ndarray运算
hhladminhhl的博客
10-20 804
问题 如果想要对ndarray中的数据进行运算，应该怎么做呢？ 1 逻辑运算 # 生成10名同学，5门功课的数据 >>> score = np.random.randint(40, 100, (10, 5)) # 取出最后4名同学的成绩，用于逻辑判断 >>> test_score = score[6:, 0:5] # 逻辑判断, 如果成绩大于60就标记为True 否则为False >>> test_score > 60 array([[ Tru
ndarray运算
weixin_45879334的博客
04-14 273
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]); 1.相加 print(arr+arr)，得到： 2.相减 print(arr-arr)，得到： 3.相乘 print(arr*arr)，得到： 4.除以一个数 print(1/arr)，得到： 5.乘方 print(arr**2)，arr的二次方得到： 6.布尔值数组 arr1 = [[1, 3, 4], [...
numpy教程03---ndarray的运算
qq_38727995的博客
03-30 3021
ndarray的运算，包括算术运算、广播、条件运算和数学、统计函数的使用。
ndarray数组的运算
共勉
12-05 520
一元函数：对数组各个元素进行操作运算 函数名 描述 np.abs(x) / np.fabs(x) 求个元素的绝对值 np.sqrt(x) 求平方根 np.square(x) 求平方 np.log(x) 求自然对数 np.ceil(x) / np.floor(x) 求其ceil值与floor值 np.rint(x) 四舍五入 np.modf(x) 将小...
Numpy：ndarray运算。
It's You--MXL
05-28 237
一、通用判断函数 np.all() – 全部元素都满足条件，返回 True，否则返回 False #判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否全及格 >>>np.all(score[0:2, :] > 60) False np.any() – 有元素满足条件，返回 True，否则返回 False # 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否有大于90分的 >>> np.any(score[0:2, :] > 80) True 二、np.where（三元运算符
python如何调用c++numpy.ndarray代码_Python之numpy的ndarray数组使用方法介绍
weixin_34526152的博客
01-14 296
NumPy介绍NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：(1)一个强大的N维数组对象ndrray；(2)比较成熟的(广播)函数库；(3)用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；(4)实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数主要优点：1.NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。2.使用NumPy可以在代码中省去...
掌握Numpy数组对象ndarray
2301_81437523的博客
06-19 2060
Python提供了一个array模块。array和list不同，array直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于Python的array模块不支持多维，也没有各种运算函数，因此不适合做数值运算。NumPy弥补了Python不支持多维等不足之处，它提供了一种存储单一数据类型的多维数组--ndarray。本次将实现ndarray多维数组的创建、生成随机数、通过索引访问一维或多维数组并变换其形态。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dimensional Array)和ufunc(U
Python中Numpy ndarray的使用详解
09-19
以上就是关于`NumPy`中`ndarray`的使用详解，包括了如何创建数组、数组的基本属性、特殊数组的创建方法以及基本的数组操作和数学运算。掌握这些内容将有助于更好地利用`NumPy`进行数据处理和分析。
ndarray：运算
Wei_sx的博客
12-10 1075
NumPy 的 `ndarray` 运算使得数学计算、数据分析和科学计算变得高效而简便。通过高效的数组操作，用户可以轻松处理多维数组和复杂的数学运算。
ndarray运算记录
snailpeople的博客
01-15 259
关于ndarray对象的很多计算方法都有一个axis参数，它有如下作用： 当axis=None（默认）时，数组被当成一个一维数组，对数组的计算操作是对整个数组进行的，比如sum方法，就是求数组中所有元素的和； 当axis被指定为一个int整数时，对数组的计算操作是以提供的axis轴进行的。 比如data.sum()就是所有元素的和，sum（axis=0）就是列加，axis=1就是行加 计算...
Numpy-ndarray-数组运算
roymustang的博客
10-30 565
标量运算 数组本身是包含元素的集合，对数组运算，其实对数组每个元素运算， celling不超过元素的整数的最大值 floor超过元素的整数最小值 如上图生成a，对所有元素去平方，np。square（a）生产一个数组，但a本身没有改变。次时用a=np.sqrt（a）改变了啊 如果需要改变原来数组，要赋值原来数组。 上图用modf有两个数组，小数和整数部分，这样一个函数整数也是浮点数，这样...
ndarray的基本运算--附源码
goodness_for_me的博客
04-28 351
import numpy as np 逻辑运算 score = np.random.randint(40, 100, (10, 5)) # 40`100生成10*5数组 score array([[65, 92, 42, 52, 91], [41, 92, 82, 55, 95], [77, 66, 88, 94, 43], [75, 92, 53, 89, 86], [94, 59, 50, 60, 73], [57, 57, 6
Numpy---ndarray运算（逻辑运算、统计运算）
weixin_43961909的博客
06-08 960
【代码】Numpy---ndarray运算（逻辑运算、统计运算）
numpy中ndarray的矩阵运算
qq_36220852的博客
10-09 665
数组是编程中的概念，矩阵、矢量是数学概念。 在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义! 矢量运算：相同大小的数组间运算应用在元素上 示例代码（1）： # 矢量与矢量运算 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("元素相乘：") print(arr * arr) print("矩阵相加：") pr...
numpy中ndarray的数值计算
weixin_51332399的博客
06-07 802
最小值为2，最大值为4，言下之意是小于2的数，值设为2，大于4的数，值设为4。axis=0，是指沿着x轴相加，即求列之间的运算。axis=1，是指沿着y轴相加，即求行之间的运算。decimals=n是将精度设为小数点后的n位。1.导入numpy，声明一个ndarray。axis=-1，是指沿最后一根轴相加。2.计算ndarray中成员的和。4.计算ndarray中成员的积。7.求每一行和每一列中的最小值。6.求最大值和最小值。
numpy.ndarray 常用运算符操作
thompson的博客
07-09 536
示例： import numpy as np mat= np.array([1, -3, 5]) print('mat<4',mat<4) print('mat<4',mat.__lt__(4)) print('mat<=4',mat.__le__(4)) print('mat>',mat>4) print('mat>',mat.__gt__(4)) print('mat>=',mat.__ge__(4)) print('mat==4',mat.__eq__(
Numpy-ndarray运算
William_GJIN的博客
01-18 875
一、逻辑运算 1.布尔运算 ​ 通过< , >号判断数组全部值是否符合条件，如是否大于1，大于1会置为True，小于1会置为False #生成0到1之间，8行10列均匀分布的数组 stock_change = np.random.normal(0,1,(8,10)) #大于0.5的值置为True，否则置为False stock_change > 0.5 array([[False, False, False, False, False, False, False, False, Fal
numpy.ndarray求和运算
最新发布
01-13
### Numpy ndarry 求和运算 Numpy 提供了 `np.sum` 函数用于对数组元素执行求和操作。可以根据需求沿特定轴方向进行累加。 对于一维数组而言，直接调用 `np.sum()` 即可得到全部元素之和： ```python import ...
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