holal的博客

一、创建数组的函数创建不同元素值的多维数组 array() 根据输入数据创建多维数组 ones() 创建元素全为1的多维数组 zeros() 创建元素全为0的多维数组 full() 创建元素全为指定值的多维数组 创建指定元素值的二维数组 eye() 创建对角矩阵形式的二维数组 创建指定元素值得一维数组 linspace() 创建等差数列的一维数组，指定开始值、终值和步长 arange() 创建等差数列的一维数组，指...

NumPy对比for-in有着很高的效率1. 生成大规模数组的效果@timeit_test(number=1, repeat=1)def list_test(): my_list = list(range(1000000))@timeit_test(number=1, repeat=1)def ndarray_test(): my_arr = np.arange(1000000)list_test() ndarray_test() Time of 0 us

N维数组对象nadarray核心的两个对象：矢量运算和广播运算。一、矢量运算将两个形状完全一样的数组与元素之间逐个相加，有两种方法：1、for-in循环实现；2、NumPy的运算表达式实现。1. for-in循环实现数组运算list_4x3_a = [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4]]list_4x3_b = [[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5]]list_4x3_c = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,

NumPy的核心是N维数组对象，其不仅具有适量算数运算和广播的能力，并且在处理多维的大规模数组时快速且节省空间。创建ndarray数组最直接的方法是调用np.array()函数，该函数接受列表、元组类写的嵌套序列对象，然后生成一个ndarray数组。ndarray数组是存储同类匀速的多维的数组容器。1. 单一列表创建一维对象import numpy as nparray_1x7 = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0], dtype=np.