numpy的基本使用

最新推荐文章于 2024-05-20 12:27:55 发布
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  • np.linspace(start,end,number)

生成[start, end]中均匀分布的number个点的numpy数组，第一个元素是start，最后一个是end

  • np.meshgrid(x_arr, y_arr)

其中x_arr，y_arr均为一维数组。返回两个二维len(y_arr) X len(x_arr)大小的numpy数组的元组，第一个每一行都是一个x_arr，第二个每一列都是一个y_arr。

  • np.in1d(arr, list)

arr为一维数组，list为一个列表，返回与arr大小一样的bool数组，标记出元素是否在list中。

arr也可以为高维数组，但是返回时仍然会被展平为一维。

Numpy基本使用
Yuyu920716的博客
01-27 516
1 Numpy介绍 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。 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。 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。 2 ndarray介绍 NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describe
numpy基本操作
MechMaster
07-16 789
numpy操作 1. 基本操作 2. 张量 3. 裁剪鸢尾花数据 4. 矩阵运算
【Python】numpy和math库中的函数
桺柒郞的小小屋
11-17 1743
1. math.fabs(x): 返回x的绝对值。同numpy。 >>> import numpy >>> import math >>> numpy.fabs(-5) 5.0 >>> math.fabs(-5) 5.0 2.x.astype(type): 返回type类型的x, type 一般可以为numpy.int, n...
numpy ，math 连接
qq_41670196的博客
01-24 234
http://scipy.github.io/old-wiki/pages/Numpy_Example_List https://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming/Basic_Math https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.log2.html https:/
Numpy与Pandas一句话简介
beenle_m的博客
09-18 593
python提供了众多可以支持数据处理的包，因而利用python进行数据分析非常简洁高效，是进行数据分析的不二之选。其中Numpy和Pandas是最为常用的包。 一，Numpy简介        Numpy是一个 Python 包， “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。主要就是提供了一个高性能的数组，核心数据结构是ndarray。支持高维数...
NumPy-快速处理数据
bbbeoy的专栏
06-10 929
http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html#ndarray 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CP
数据分析之python数据计算方法上篇(math|numpy)
ISIS7Protessional的博客
05-11 1049
本文介绍用于python数据计算的两个库 math、numpy。下篇将介绍pandas。 一、math库 数据分析常用函数： import math math.ceil(a) #向上取整 math.floor(a) #向下取整 math.e #e值 math.exp(a) #e的a次方 math.fabs(a) #a的绝对值 math.log10(100) # 2.0, 100以10为底的对数 math.log(100,10) # 2.0, 100以10为底的对数 math.log(math.e) # .
numpy基本使用方法示例
12-16
**numpy基本使用方法示例** 在Python编程领域，NumPy是一个不可或缺的库，它提供了强大的数值计算和数组操作功能。本教程将深入介绍NumPy的基本使用方法，包括数组创建、数组属性、数组操作、数学函数应用以及数据...
experiment-02-实验二 numpy的基本使用
weixin_56950033的博客
11-23 1703
（1）numpy的导入。（2）数组的基本创建、索引和切片。（3）数组维度变换与重塑。（4）数组排序。（5）数组的组合和分拆。
NumPy 基本切片和索引的具体使用方法
09-19
本文将深入讲解NumPy的基本切片和索引的使用方法。 首先，我们要了解NumPy数组的索引方式。NumPy数组支持标准Python索引语法`x[obj]`，其中`x`是数组，`obj`是选择元素的方式。根据`obj`的不同类型，索引分为三种：...
numpy和math下log
weixin_43869906的博客
03-01 401
原文：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_Cat123/article/details/78806827
python—numpy、math、Opencv函数小记（持续更新...
qq_59143106的博客
05-20 340
类定义实例化self建立0数组,2行3列数组元素类型取前2个元素建立数组,行、列for循环绝对值abs()返回return。
Python机器学习核PCA踩坑（numpy库与math库）
ITnanbei的博客
05-26 1056
only size-1 arrays can be converted to Python scalars 今天学习用Python来实现核PCA，大概是书已经过时的原因（其实就是这个原因）。在求核矩阵的时候需要用到exp函数。书中给的是 很显然scipy库中并没有exp函数。 后来我先想到的是math库中的exp函数（对numpy库不熟悉实在是我太嫩了）结果就报了错误。 代码 报错 后来在网上看看大佬是如何解决的，才知道应该用numpy库中的exp函数。 总结 numpy是python的第三方工具库
Python中Numpy和Math常用函数性能对比
小Z的专栏
07-13 8824
numpy是如今数据分析领域离不开的Python第三方工具库，它和Python自带的math库中都有一些基础的数学函数，比如指数、对数、三角函数等。在需要使用这些函数的时候，到底该用numpy还是math，这个问题确实困扰了很多人。实现同样的功能，不同库中的函数，当然是要选择性能好的。 对于numpy和math的常见几个函数，我们用代码简单测试了一下性能，代码和结果如下： （测试用Python版本为3.8.3，numpy版本为1.18.3） 1. log函数测试 N=20...
Python：基本运算、基本函数（包括复数）、Math模块、NumPy模块
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math 内置函数 和 numpy内置函数的区别
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这个 好像没什么好些的，但是还是记录下来吧   直接来代码  t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) x = (16 * np.sin(t) ** 3)/1.5 y = (13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t))/1.5 plt.plot(x, y, 'r-', linewidt...
numpy教程：数学函数和基本统计函数
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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/39235767 numpy数学函数 NumPy提供常见的如sin,cos和exp 更多函数all, alltrue, any, apply along axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, con
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numpy.arctan与math.atan的结果的取值范围是一样的，是从-90度到90度，而math.atan2的结果的取值范围是从-180到180度。所以当你需要的结果是需要超出-90度到90度的范围的，那你需要用math.atan2函数。举个例子吧： angle1 =np.arctan(-3.125) angle2 =math.atan(-3.125) angle3 = math.atan2(100, -32) 结果是angle1 = angle2 = -72.25532837494306..
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Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算 一、实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。 1.2 实验知识点 Numpy 数学函数Numpy 代数运
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### NumPy 的基本使用方法 NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库，提供了强大的多维数组对象以及一系列派生的对象（如掩码数组和矩阵）。以下是关于 NumPy 基本使用的详细介绍。 #### 导入 NumPy 库 每次使用 NumPy 进行操作前，都需要先导入该库。通常会将其重命名为 `np` 以便于后续调用[^2]。 ```python import numpy as np ``` #### 创建数组 可以通过多种方式创建 NumPy 数组。最常见的方式是通过列表转换或者直接定义范围内的数值。 ##### 使用 `array()` 方法 可以直接将 Python 列表转化为 NumPy 数组。 ```python arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr) # 输出: [1 2 3 4] ``` 此方法适用于已知具体数据的情况[^1]。 ##### 使用 `arange()` 函数 如果需要生成一定范围内的连续整数序列，则可以使用 `np.arange(start, stop, step)` 函数[^3]。 ```python numbers = np.arange(0, 10, 2) print(numbers) # 输出: [0 2 4 6 8] ``` #### 数据类型设置 在创建数组时还可以指定其内部存储的数据类型 (dtype)，这有助于优化内存占用并提高运算效率。 ```python float_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64) print(float_array.dtype) # 输出: float64 ``` #### 矩阵运算 除了基础的一维向量外，NumPy 支持更高维度的张量结构，并支持线性代数中的各种运算。 ```python matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) addition_result = matrix_a + matrix_b multiplication_result = np.dot(matrix_a, matrix_b) print(addition_result) # 输出加法结果 print(multiplication_result) # 输出乘积结果 ``` 以上展示了如何利用 NumPy 实现简单的数学运算功能。
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