Python数据科学：Numpy教程

最新推荐文章于 2022-11-29 11:39:30 发布

八月长安tsliao

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分类专栏： Python数据科学

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43837330/article/details/99832834

这篇博客详细介绍了Numpy库的基础知识，包括数组属性、索引、切片和变形，以及数组的计算、聚合操作、排序和高级特性。内容涵盖了数组的创建、拼接和分裂，通用函数的使用，以及结构化数组的概念和操作。此外，还讨论了广播、掩码、布尔逻辑和花哨索引的应用，以及快速排序和部分排序在Numpy中的实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

numpy数组基础

数组的属性

import numpy as 
np.random.seed(0) #设置随机数种子
x1 = np.random.randint(10,size=6) #一维数组
x2 = np.random.randint(10,size=(3,4)) #二维数组
x3 = np.random.randint(10,size=

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Python 数据插值：NumPy 实现多种插值方法

Python编程之道的博客

07-09

967

在数据分析和科学计算中，我们经常遇到离散或缺失的观测数据——比如气象站每小时记录的温度值有缺失，或者实验中只采集了稀疏的采样点。这时候，数据插值（Interpolation）就像“数据修复师”，能根据已知点推断出未知点的数值，让离散数据变成连续的“故事”。本文将以NumPy为工具，从基础概念到代码实现，逐步解析线性插值、多项式插值等核心方法，结合生活化案例和可视化对比，帮你掌握用Python解决数据缺失问题的实用技能。

python科学计算：NumPy 数组的运算

最新发布

一名全栈开发工程师

09-06

1203

NumPy 会自动扩展较小的数组，以适应较大数组的形状，从而实现元素级运算。NumPy 提供了一系列用于数组运算的函数和操作符，这些运算可以作用于数组的每个元素上。标量可以与数组的每个元素进行加、减、乘、除等操作，这在数学建模和物理模拟中非常有用。NumPy 提供了丰富的数学函数库，用于计算数组中的常用数学操作，如平方根、对数、三角函数等。

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数据科学---使用Numpy进行数学计算

Zesheng_Wang的博客

03-25

2066

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先进的NumPy数据科学

weixin_26713521的博客

09-03

198

We will be covering some of the advanced concepts of NumPy specifically functions and methods required to work on a realtime dataset. Concepts covered here are more than enough to start your journey w...

Numpy使用Python进行数据科学

编程故事的地方

08-15

343

Unsplash上的照片 NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。在“使用Python进行数据科学”系列的第1部分中，我们介绍了Python数值计算的基本内置函数。在这一部分中，我们将研究Numpy库。 NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。它包含以下内容：强大的N维数组对象复杂的（广播）功能集成C / C ++和Fortran代码的工具 ...

数据科学 | Numpy入门教程

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02-16

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title: Numpy入门教程 categories: 学习 tags: Python 编程学习 数据科学 description: 开始学Python了。 abbrlink: 1827 date: 2020-06-2 19:30:16 numpy是Python中使用最广泛的包之一，它很像R中的array数组，或者matrix及一维的向量。 numpy数组的生成在numpy中生成随机数 numpy中有一个包叫做randam,包括很多生成随机数的函数。 import numpy as np #导入.

数据科学原理与数据处理——numpy

流浪—到处搬砖的博客

04-18

362

• Nmupy本质就是ndarray • 多维矩阵 1维数组看做向量vector--点和直线 2维数组看做2维矩阵--表和平面 3维数组看做3维矩阵--空间安装pip install numpy 导入import numpy as np https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-creation.html 这个网址里面有更多关于n...

python深度学习:NumPy数据库

08-04

Python 深度学习：NumPy 数组库是 Python 中最流行的数组处理库之一，广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习和深度学习等领域。 NumPy 库提供了多种高效的数组处理函数和操作符，帮助开发者快速、高效地处理大规模...

python数据分析笔记：Numpy科学计算库

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文章目录Numpy是什么？array数组是什么？Numpy用来干什么导入Numpy库生成一般数组生成多维数组生成特殊类型数组`np.arange()`：生成固定范围的随机数组`np.linspace()`：构造等距分布，包含头尾`np.logspace()`：...

Python程序设计：numpy使用基础.pptx

06-12

**Python程序设计：Numpy使用基础** 在Python的数据分析和科学计算中，Numpy库扮演着至关重要的角色。...学习并熟练掌握Numpy的使用，对于任何想在Python环境中进行数值计算或数据科学工作的人来说都是必不可少的。

Numpy数据科学库的整理

L_comeon的博客

05-09

384

Numpy 的介绍 Numpy包是Python科学计算中的核心工具包之一，它提供了高性能多维数组结构-ndarray和用来操控这些数组的各种工具和函数 Numpy 的对象创建ndarray数组 numpy.array(object, dtype = None) 1.初始化数组 import numpy as np numpy.empty(shape, dtype = float) numpy.z...

图解 Numpy，让数据科学变得简单、直观、有趣~~

weixin_42155937的博客

11-29

796

NumPy是Python中科学计算的基本包。它是一个Python库，提供了一个多维数组对象，各种派生对象（如屏蔽数组和矩阵），以及对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。

numpy数据科学库的使用

weixin_52927489的博客

04-30

151

文章目录numpy的使用numpy中的统计方法numpy 中的数组sizearange方法shape方法返回数组的长度flatten 方法numpy的索引和切片numpy的数值修改直接修改 (以上文的t1 为例)numpy读取文件numpy中的nan 与 infnan将nan部分的数据转化为列均值infnumpy数组的拼接numpy的其他函数 numpy的使用 numpy中的统计方法调用时要加numpy(np) sum() 可以传axis 为0计算行和，为1计算列和 mean() 计算平均值 axis同

numpy.meshgrid()理解

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一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。关键词：网格点，坐标矩阵网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？我先问个问题：这张图你会生成吗？ ...

python中grid函数应用_Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景

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12-08

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近期在好几个地方都看到meshgrid的使用，虽然之前也注意到meshgrid的用法。但总觉得印象不深刻，不是太了解meshgrid的应用场景。所以，本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法。Meshgrid函数的基本用法在Numpy的官方文章里，meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的，理解起来有些难度。可以这么理解，meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。用法：[X...

numpy中的mgrid函数

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mgrid函数返回多维结构 ret = np.mgrid[第1维，第2维，第3维，…] 一维的表示是np.mgrid[起点：终点：步长] 二维的表示是np.mgrid[起点：终点：步长，起点：终点：步长] 当步长为实数时，表示按间隔来分，.1表示从起点按0.1递增(左闭右开递增) 当步长为复数时，表示按点数来分，5j表示把从起点到终点等分成5个点(左闭右闭等分) 例如1D结构(array) 2D...

python grid用法_Python numpy.mgrid函数方法的使用

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805

numpy.mgridnumpy.mgrid = nd_grid实例，它返回密集的多维“meshgrid”。numpy.lib.index_tricks.nd_grid的实例，该实例在建立索引时返回密集的(或充实的)mesh-grid，以便每个返回的参数具有相同的形状。输出数组的尺寸和数量等于索引尺寸的数量。如果step不是复数，则stop不包括在内。但是，如果step是一个complex n...

基础知识点汇总numpy -reshape,arange().reshape()

weixin_45271076的博客

06-21

556

1、reshape函数生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，不管是改变新数组还是原始数组的元素，另一个数组也会随之改变 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组 print(a.shape[0]) #值为8，因为有8个数据 print(a.shape[1]) #IndexError: tuple index ou...

numpy生成网格方法

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1323

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