把numpy过一遍

最新推荐文章于 2025-05-10 14:57:23 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-10 14:57:23 发布 · 37 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

子曰：找对象先了解品行，学对象先了解属性。https://xufive.blog.youkuaiyun.com/article/details/87396460
今天看项目的时候，numpy迷糊了，明天继续看看并总结

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

xinxuann

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

菜鸟安装Numpy，一路都是问题

asdf4519的博客

03-15

3944

4.此步我不清楚是什么快捷键，就进入了当前Scripts的目录下，输入pip install 文件名（该名称要右键whl，属性，复制更准确）回车即可。错误1 不要学人家直接下载反正我是不行也不知道为什么不行。3.将numpy放在Python安装目录下的scripts中。2.直接去下载对应版本的numpy。1.确认自己的python安装版本。3.11版本的64位。此处我是3.11版本。

Numpy入门基础(一)

weixin_50961874的博客

12-06

904

Numpy的一些基础操作

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

NumPy

qq_68908202的博客

12-24

2078

NumPy全称是“ Numeric Python”，是Python的第三方库，主要用来计算、处理一维或多维数组，其提供了大量的数学函数，其底层主要用c语言编写，因此它能够高速的执行数值运算。slice返回的数组是原数组的一个视图，修改数据会影响原数组中的数据。但是，reshape后产生的新数组是原数组的一个视图，即它与原数组共享相同的数据，但可以有不同的形状或维度，且对视图的修改会直接影响原数组。其与列表的区别，列表中的元素可以是多种数据类型，而numpy数组的元素必须是同一种数据类型。

Numpy

qq_60884870的博客

11-30

1291

是一个用于数值运算的 Python 库，专门对数值运算进行优化，###数组解惑：专项理解与；######numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) # 返回等差数列统一记忆创建：np.zeros(), np.ones(), np.full()np.identity(n) # 返回n阶单位阵案例：（深度学习中的高级用法，将数组转成one-hot形式）

numpy基础(一)

j5856004的博客

09-29

552

numpy基础入门第一部分，介绍了numpy中最重要的数据结构numpy.ndarray的一些基本概念和常用操作。基本概念多维数组 numpy中最主要的数据对象就是多维数组，多维数组的纬度称为axes。下面例子中的这个数组有两个维度，第一个维度（axes）的长度（length）为2，第二个维度的长度为3 [[1,2,3] [4,5,6]] numpy的数组（array）的数据类型为nd...

numpy要点总结

mqsdfghjk的博客

02-07

1294

numpy库与python的基础语法有细微的区别，但大致上是一致的NumPy（Numerical Python）是 Python 中一个基础且强大的科学计算库，为 Python 提供了高效的多维数组对象以及处理这些数组的工具。 numpy数组与python列表区别： NumPy 数组是同质数据类型（homogeneous），即数组中的所有元素必须是相同的数据类型。数据类型在创建数组时指定，并且数组中的所有元素都必须是该类型 Python 列表是异质数据类型（heterogeneo

Numpy（python科学计算）

分享学习期间的笔记心得

05-10

1974

NumPy，全称为 Numerical Python，是一个开源的 Python 科学计算库。它最初由 Travis Oliphant 在 2005 年创建，旨在解决 Python 在数值计算方面的效率问题。Python 本身虽然具有强大的可读性和易用性，但在处理大规模数值数据时，其内置的数据结构（如列表）效率较低。

numpy的一次小尝试：一元线性回归分析

faltas的博客

03-16

276

数理统计：一元线性回归

Numpy的用法详细总结

热门推荐

真正的英雄主义，是看清生活的真相后依然热爱生活

02-26

1万+

Numpy（Numerical Python），Python的一种开源的数值计算扩展

numpy数组按某一维度相加_Numpy/Pandas数据分析基础知识及案例应用

weixin_39525118的博客

11-20

3940

在数据分析领域中，用到最多的包是numpy（用于数学计算）、pandas（基于numpy的数据分析工具，方便对表的数据结构进行分析）和matplotlib（图形绘制库，用于数据分析结果的可视化）。本文首先了解下Numpy和pandas在数据分析中的一些基本操作。本文结构如下：一、一维数据分析二、二维数据分析三、案例：销售数据分析一、一维数据分析Numpy中表示一维数组的是array，pandas表...

精选资源

NumPy Reference Release 1.21.0.pdf

08-13

5. 迭代数组(Iterating Over Arrays)：描述了如何在Python中遍历数组中的每一个元素，这是进行数组操作的基本技能之一。 6. 标准数组子类(Standard arraysubclasses)：NumPy提供了标准的数组类的子类，这些子类扩展...

numpy-user-1.17.0.pdf

07-28

在深入学习NumPy的细节之前，建议用户先浏览一遍NumPy的用户指南，了解其核心概念、安装方法、基本使用和重要特性。然后，可以通过参考文档中的详细功能介绍来深入学习NumPy的每一个细节，以便在科学计算和数据分析...

纯用NumPy实现神经网络的示例代码

09-20

使用高级深度学习框架（如Keras、TensorFlow或PyTorch）虽然简化了模型构建过程，但是使用NumPy亲手实现一遍，对于深入理解这些框架以及它们的优化方法都大有裨益。在完成模型的实现之后，我们通常需要使用一些...

手机端AIDE安卓的音乐播放器软件代码QZQ.txt

12-17

手机端AIDE安卓的音乐播放器软件代码QZQ.txt

PythonPytorch基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究

12-17

Python【Pytorch】基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究内容概要：本文介绍了基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断方法，利用Pytorch框架实现深度学习模型的应用。通过将振动信号转化为小波时频图，提取故障特征，并结合SwinTransformer这一基于Transformer架构的视觉模型进行分类识别，提升故障诊断的准确率与鲁棒性。该研究展示了深度学习在工业设备故障诊断中的潜力，特别是在处理非平稳信号和复杂工况下的有效性。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识的高校研究生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉Pytorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械如电机、风机、齿轮箱等关键部件的轴承故障早期识别；②为智能制造与预测性维护系统提供技术支持；③推动传统信号处理与前沿深度学习模型（如SwinTransformer）在工业场景中的融合研究。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码实践操作，理解从小波变换到图像输入再到SwinTransformer建模的全流程，重点关注数据预处理与模型结构设计细节，并可通过更换数据集或调整网络参数进一步验证模型泛化能力。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究（Matlab代码实现）

12-17

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一项关于短时倒谱（Cepstrogram）计算在时-倒频分析中的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法，能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征，适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值，展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析，帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群：具备一定信号处理基础，熟悉Matlab编程，从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标：①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系；②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断；③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析，注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响，同时可将该方法与其他时频分析方法（如STFT、小波变换）进行对比，以提升对信号特征的理解能力。

无人水下航行器(UUV)仿真研究（Matlab代码实现）

最新发布

12-17

无人水下航行器(UUV)仿真研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕无人水下航行器（UUV）的仿真研究展开，基于Matlab代码实现对UUV的动力学模型、运动控制及导航仿真进行系统构建与验证。研究重点包括UUV的六自由度数学建模、环境干扰（如水流、浮力、阻力）的引入、姿态与轨迹控制算法的设计（如PID、滑模控制等），并通过Matlab/Simulink平台完成仿真验证，帮助理解UUV在复杂水下环境中的行为特性。此外，文档还提及与其他技术（如路径规划、信号处理、水下图像增强）的交叉应用，展现了UUV仿真的综合性与工程实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事海洋工程、自动化、机器人、控制理论等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于UUV控制系统的设计与算法验证；②支持水下机器人相关课程教学与实验仿真；③为水下探测、救援、勘探等实际应用场景提供技术预研和方案测试平台；阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行逐模块调试与仿真，重点关注动力学建模与控制算法实现部分，同时可拓展学习文档中提到的路径规划、传感器融合等相关技术，以构建完整的UUV系统认知体系。

【泰迪杯数据分析】超市销售赛题程序落地即用！.zip

12-17

【泰迪杯数据分析】超市销售赛题程序落地即用！.zip

迪博内部控制指数（2000-2024年） .xlsx

12-17

数据简介迪博内部控制指数是一种用于评估公司内部控制质量的指标体系，由迪博公司开发，旨在全面衡量上市公司内部控制水平与风险管控能力。迪博内部控制指数采用千分制，范围为0-1000，数值越大表明企业内部控制质量越高。该指数以内部控制五大目标（战略、合规、经营、报告、资产安全）为导向，选取对应的指标进行评估，同时将内部控制缺陷作为修正变量，对基本指数进行修正，以更准确地反映公司内部控制质量。迪博内部控制指数评级依据指数数值分布，将上市公司内部控制水平划分为四个级别、八个档次。数据名称：迪博内部控制指数数据年份：2000-2024年数据范围：A股上市公司相关数据年份证券代码证券简称辖区证监会行业申万行业内部控制指数评级内部控制指数评分报告期

numpy把三维数组变为一维数组

09-07

此外，还可以使用数组的`.flat`属性来获取一个迭代器，该迭代器会遍历数组的每一个元素。例如，假设我们有一个三维数组`arr3D`，可以通过以下代码将其转换为一维数组： ```python import numpy as np # 假设有一...