【Python】个人向nampy学习记录

最新推荐文章于 2025-05-06 13:55:58 发布
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分类专栏： Python学习 文章标签： python 学习 开发语言
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这篇博客是作者学习Python的numpy库时的个人记录，涵盖了numpy数组的多种操作，包括切片理解、数组合并、np.diff函数、sign函数的使用、数组创建、np.where方法、insert()、delete()、append()函数、numpy_full函数、一维数组反转、reshape函数以及shape属性的详细解析。

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史上最全详解NumPy库，小白也能看懂的python入门！
weixin_68789096的博客
10-30 1万+
NumPy，全称Numerical Python，是一个开源的Python库，它为Python提供了强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy的核心是ndarray，它是一个高效的多维数组容器，用于存储和处理大规模的数据。NumPy还提供了许多数学函数，用于数组之间的操作，以及用于线性代数、傅立叶变换和随机数生成等功能。NumPy是Python编程中的一个强大工具，它为处理大规模数据、科学计算和数学建模提供了便捷和高效的方法。
numpy详解，小艾笔记
m0_47533197的博客
04-14 7899
一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算、也是大部分python科学计算库的基础库，多用于大型，多维数组上的科学运算 待更新
Python的Numpy库下载与安装（超详细教程）
m0_62396717的博客
03-26 8万+
10.输入from numpy import *,用 random.rand(4,4)检测numpy是否安装成功，若运行结果如下图所示，则安装成功。还是在Scripts下执行python -m pip install --upgrade pip --user来进行版本的更新。5.在Scripts目录下执行python -m pip install --upgrade pip命令。例如我的是Python3.10，Windows64位，所以下载如下的。我的python是在D盘安装的，所以先进入D盘。
NumPy库的介绍与使用（一）
qq_37289115的博客
09-11 3万+
一、NumPy库简介 NumPy(Numerical Python)是 Python 语言的一个扩展程序库。其中提供了许多向量和矩阵操作，能让用户轻松完成最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解以及其他科学与工程中常用的计算，不仅方便易用而且效率更高。 NumPy 是一个开源的Python科学计算基础库，是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。包含： 拥有一个类似于列表的、强大的N维数组对象ndarray，它描述了相同类型的元素的集合。并且它还
Numpy安装教程
weixin_42216236的博客
10-07 4万+
一、查看自己的python版本 使用win+R弹出搜索框，输入cmd打开命令提示符，在其中输入python并按回车，得到以下结果 查看自己使用的python版本 二、下载对应的Numpy版本 Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu) 可以从上面的网站下载，我的主页也有适用3.9版本的哦 根据自己的电脑和python选择对应版本，例如我是win10 64位，选择红色那个 三、安装方...
Python 数据分析学习（1）Numpy与Pandas
hanliu2003的博客
08-21 1244
  本文记录了Numpy与Pandas的学习本文仅仅简单介绍了pandas的使用，
Python个人学习记录.zip
02-21
"Python个人学习记录.zip"这个压缩包文件可能包含了某位开发者在Python学习过程中的笔记、代码示例或者项目实践，旨在帮助我们理解并掌握Python的核心概念。虽然没有具体的标签来指示文件的具体内容，但我们可以基于...
【Python 核心库】Numpy 实景教程与练习
edenkyle的博客
06-06 610
NumPy 是 Python 科学计算中最常用的核心库。它可以提供一系列高性能的多维数组对象，以及用于这些数组的工具。【划重点：数组接口是 Numpy 最重要的特性，没有之一。】这篇教程以练代教，通过实操掌握知识点的学习，确保大家能实际应用所学的编程知识。毕竟，Practice Makes Perfect。把 NumPy 看起来可爱逗趣的名字拆开，人家其实非常正经。NumPy 即 Numerical Python（数字化 Python）的缩写。简单来说，NumPy 是 Python 中的线性代数库，这就明示
【学习笔记】python数据分析-Numpy
qq_39951637的博客
07-31 688
ndarray多维数组 通常来说，ndarry是一个通用的同构数据容器（即其中的所有元素都需要是相同的类型）。创建好一个ndarray数组时，同时会在内存中存储ndarray的shape和dtype。shape是ndarray维度大小的元组，dtype是解释说明ndarray数据类型的对象。 创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可： import numpy as np data1= [[5, 2, 3, 4, 9], [5, 7, 9, 20, 18]] arr1= n
Python-Numpy学习之【ndim、shape、dtype函数的区别】
小白摸索之路
01-25 4236
刚开始学习numpy，对ndim、shape还有dtype这几个函数的含义有些混淆，所以简单记录下。 ndim函数：返回一个数字，确定数组的维度 备注：个人小技巧（不知道准不准），从列表转数组时，确定数组的维度的话可以看一开始中括号的个数，几个中括号就是几维。 shape函数：返回一个元组，确定各个维度的元素个数 对于arr11：它是一个一维数组，返回的（4，）代表一维里面有四个元素 对于arr22：它是一个二维数组，返回的（2，3）中 2 代表的是行（row），代表一维里面有2个元素，3代表的是列（c
NumPy详细介绍
引用原创内容标明出处即可
03-24 4万+
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它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。 Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。
numpy学习笔记
sophia_xw的博客
05-26 1万+
3，ndarray Objectnumpy中定义的最重要的对象就是称其为ndarray的多维数组，它是一组同类型元素的集合，元素可用从零开始的索引来访问。ndarray中的每个元素在内存中占同样大小，是一个data-type类型的对象，data-type简称为dtype。从ndarray中分离出的任一元素都是Python的标量类型。 ndarray基本创建方法是用Numpy中的数组函数： n
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
python3-numpy
风吴痕的博客
10-10 6358
参考地址：https://www.shiyanlou.com/courses/912 1、Numpy 数值类型 Python 本身支持的数值类型有 int（整型，python2 中存在 long 长整型）、float（浮点型）、bool（布尔型） 和 complex（复数型）。 而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型，细分如下： bool：布尔
TutorialsPoint NumPy 教程
龙哥盟
12-29 4万+
来源：NumPy Tutorial - TutorialsPoint 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 NumPy - 简介NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它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。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Nu
Numpy
孔祥旭的博客
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Numpy(Numerical Python)是一个开源的、高性能的Python数值计算库为提高运算效率，ndarray数组值的类型默认相同，创建时自动指定默认数据类型(内存占用最大的值类型) 默认浮点类型(float)导包:import numpy as np// 创建ndarray数组 可以自定义数据类型np.array(数组,dtype=np.bool)# 转数组类型 数组.astype(
numpy基本方法总结
blog_empire的专栏
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numpy基本方法 NumPy基本方法 一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4)将得到原数组变为2*3*4的三维数组后的数组；或是a.shape=(2,3,4)或a.resize(2,3,4)直接改变数组a的形状
Python_leve2.1
m0_65273147的博客
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系统介绍: 本系统是一个分数查询系统，通过输入学生姓名，可以在控制台输出对应学生的成绩。拓展功能: 可以为系统添加增加、删除、修改学生成绩信息等功能。实现方法: 利用字典的增删改操作，结合用户输入，实现更多功能。举例: 同学们可以根据所学知识，自行对系统进行拓展，如添加新学生成绩、删除已有学生成绩、修改学生成绩等。
基于WebUI的深度学习模型部署与应用实践
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Programming Talk
05-06 373
随着深度学习技术的快速发展，如何将训练好的模型快速部署并提供友好的用户交互界面成为许多AI项目落地的关键。WebUI(Web User Interface)作为一种轻量级、跨平台的解决方案，正被广泛应用于各类AI模型的部署场景。本文将详细介绍基于Python生态构建WebUI的技术方案，包含完整的代码实现，并探讨在实际项目中的应用实践。本文详细介绍了基于Gradio构建深度学习WebUI的完整流程，从基础实现到生产部署，涵盖了实际项目中的关键技术和优化方案。二、基于Gradio的模型部署实践。
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