Geek的专栏

1、元素的重复操作（repeat与tail） repeat是元素级别的，tail是数组级别的print('Repeat: 按元素')arr = np.arange(3)print(arr)print(arr.repeat(3))print(arr.repeat([2, 3, 4])) # 3个元素，分别复制2, 3, 4次。长度要匹配！printprint('Repeat，指定...

1、numpy.linalg norm:范数的求解 http://www.cnblogs.com/zongfa/p/8745853.html 2、np.dot() 对于矩阵：得到的结果就是矩阵相乘的结果 对于一维向量：得到的结果就是向量的内积# 作用于矩阵X = np.array([[1,2],[3,4]])Y = np.array([[5,6],[7,8]]...

1、Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成 2、Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边 3、创建Series# 使用数组生成Seriesobj = Series([2,1,3,4])print(obj)print(obj.values)print(obj.index)#输出结果0 ...

1、创建Numpy数组import numpy as npprint '使用普通一维数组生成NumPy一维数组'data = [6, 7.5, 8, 0, 1]arr = np.array(data)print arrprint '打印元素类型'print arr.dtypeprint print '使用普通二维数组生成NumPy二维数组'data = [[1, 2,...

1、数组转置和轴对称import numpy as npimport numpy.random as np_randomprint '转置矩阵'arr = np.arange(15).reshape((3, 5))print arrprint arr.Tprint '转置矩阵做点积'print np.dot(arr.T, arr)printprint '高维矩阵转换'...

1、numpy中axis的函数'''print('求和，求平均')arr = np.random.randn(5, 4)print(arr)print(arr.mean())print(arr.sum())print(arr.mean(axis = 1)) # 对每一行的元素求平均print(arr.sum(0)) # 对每一列元素求和，axis可以省略。cumsum...

1、可视化场景 文本可视化 时序数据可视化 高维数据可视化 机器学习相关可视化 （社交网络）图可视化 科学可视化 交互