numpy的基本性质与运算方法

最新推荐文章于 2024-09-20 08:30:47 发布
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文章标签： 线性代数 矩阵 深度学习
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版权

一、numpy创建数组(矩阵)

二、数据类型的操作

 

三、数组和数的计算

 

 

四、numpy读取数据

 

五、numpy索引和切片

 

 

六、numpy中的clip(裁剪)

 

七、numpy中的nan和inf

 

八、numpy中的nan的注意点

 

 

 

Mr. Teng
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Numpy运算
huiyinimen的博客
10-20 561
Numpy运算 操作系统：windows7+Anaconda3+python3.6 求最大值，最小值 ，平均值，方差 In[2]: import numpy as np In[2]: score = np.array([[8, 3], [5, 2], [4, 7],[6,5]]) In[2]: score Out[36]: array([[8, 3], [5, 2], ...
Numpy相关运算
Learn_and的博客
07-29 372
比较运算 重新生成8只股票10个交易日的涨跌幅数据： stock_change = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(8, 10)) 逻辑判断：如果涨跌幅大于0.5就标记为True，否则就标记为False。 取出为True的具体数据： 将为True的数据修改为1.1： 也就是将满足条件的设置为指定的值。 通用判断函数： np.all() np.any() 总结： 通用判断函数： np.all(布尔值) 只要有一个False就返回Fals
numpy的常用运算
我可能只是个小白
02-28 626
数组与数的计算 ndarray和数的操作，实际是对数组中每个元素都和该数进行操作 这种行为又叫做element-wise运算。 这种操作比python原生结果要快的多 import numpy as np ar1 = np.arange(20).reshape(4, 5) ar1 ---------------------------------------------------------...
Numpy——numpy的基本运算
weixin_37763870的博客
03-10 3613
文章目录1.初始化两个矩阵2.矩阵加法3.矩阵减法4.矩阵乘法5.矩阵的乘方6.矩阵的三角函数7.矩阵的逻辑运算8.二维矩阵计算9.sum(), min(), max()的使用10.行和列的查找运算 1.初始化两个矩阵 import numpy as np a=np.array([11,22,33,44,55,66]) b=np.arange(6) print(a) print(b) #...
Numpy数组和矩阵运算（2.数组运算）
06-14
### Numpy数组和矩阵运算详解 #### Numpy数组的优势 Numpy是Python中处理数值计算的一个强大库。相比Python内置的列表，Numpy数组在执行数值运算时具有显著的优势： 1. **运算速度快**：Numpy通过C语言实现底层...
Python Numpy库安装与基本操作示例
09-19
Python Numpy库是数据分析、科学计算领域不可或缺的工具，它为Python提供了高效的多维数组对象，以及大量的...无论是初学者还是经验丰富的开发者，都应该掌握Numpy的基本操作和高级特性，以提升数据处理的效率和精度。
numpy基本运算函数
最新发布
04-23
### Numpy基本运算函数及其用法 Numpy 是 Python 中广泛使用的科学计算库，它支持高效的数值处理和矩阵操作。以下是关于 Numpy 基本运算函数的介绍以及一些常见的用法示例。 #### 加减乘除运算 Numpy 支持逐元素加...
Python入门：Numpy数组形状与运算在数据分析中的应用
门数据分析与自然语言处理 在Python的世界里，Numpy是一个不...Python结合Numpy在数据分析和自然语言处理中的应用非常广泛，理解并掌握Numpy的数组操作和Python的基本语法，将为进入这个领域的学习者奠定坚实的基础。
Numpy的矩阵运算.pptx
09-15
本讲座主要探讨Numpy中的矩阵运算，并与TensorFlow的tensor进行对比，帮助初学者更好地理解和应用这两个工具。 首先，我们来看矩阵的转置操作。在Numpy中，`np.transpose()`和`.transpose()`方法都可以用来转置矩阵...
NumPy 基本运算
ColdCode's Hello World~
05-29 856
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lsjseu/article/details/20359201 在原文基础上适当精简并更正少量原作者的笔误: 基本运算： 1. 数组的算术运算是按元素的。新的数组被创建并且被结果填充： >>> a = array([20,30,40,50] ) >>> b = arange( 4 ) >>> b array([0, 1,
NumPy的基本特性
hai40587的博客
09-20 909
NumPy作为Python中用于科学计算的基础库，不仅提供了强大的多维数组对象，还包含了一系列用于操作这些数组的函数和工具。它极大地简化了数组操作，提高了数据处理的效率和灵活性，是数据科学、机器学习、图像处理等领域不可或缺的工具。以下是对NumPy的深入探索，包括其基本特性、高级功能、应用场景以及性能优化等方面。
二、Numpy——运算
嘻哈吼嘿呵的博客
09-18 320
目录 一维数组基本运算 矩阵的基本运算 （一） 矩阵的基本运算（二） 一维数组基本运算 import numpy as np a = np.array([10,20,30,40]) b = np.arange(1,5) c = a - b d = a + b e = a * b f = a / b print(a) print(b) #均是矩阵的对应位置 乘除加减 后组成一...
Numpy数组的运算
yynike123的博客
07-15 1599
使⽤NumPy最为⽅便的是当需要对数组元素进⾏运算时
Numpy库（二）：运算
JasonLi的博客
01-14 1013
介绍Numpy的运算方法。包括了矩阵间运算和矩阵与数字间的运算
【Python 零基础入门】Numpy 常用函数 数组操作 & 数学运算
Dotnet Technology Blog
01-18 480
Numpy (Numerical Python) 是 Python 编程语言的一个扩展程序库, 支持大量的维度数组与矩阵运算, 并提供了大量的数学函数库. Numpy 利用了多线程数组来存储和处理大型数据集, 从而提供了一个高效的方式来进行数值计算, 特别是对于矩阵预算和线性代数.
Python的numpy数组的运算
Joey_sjj的博客
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作为多维向量的组合，数组（或者称向量）计算大多在相同形状的数组之间进行，要求被处理的数组维度以及每个维度大小是相同的，这时的数组操作应用在元素上，即数组元素——对应操作。通俗地说，首先将两个数组的维度大小右对齐，然后比较对应维度上的数值，如果数值相等或其中有一个为1或者为空，那么能够进行广播运算，并且输出维度的大小取数值大的维度值。广播机制将维度或形状比较小的数组扩展到更大的范围，以便两个参与操作的数组维度相同，各维度的长度相同，达到数组形状可兼容，然后实现两个相同形状数组对应元素之间的操作。
NumPy入门（附基本算术运算、统计运算、排序等demo）
momDIY的博客
07-28 677
一、基础概念 Python中使用最多的第三方库，也是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。 二、ndarray处理 其实就是多维数组。 Python中的 list 保存的是对象的指针，因此数据量大时很占内存，低效且慢。 NumPy 数组存储在一个均匀连续的内存块中，这样数组计算遍历所有的元素，不像列表 list 还需要对内存地址进行查找，从而节省了计算资源，高效快速。 import nu...
Python库学习(九):Numpy[续篇三]:数组运算
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10-10 2799
方差越大，数据点相对于均值的分散程度就越高，方差越小，数据点相对于均值的分散程度就越低。标准差用于衡量数据点相对于数据集的均值的平均偏离程度，它提供了一种对数据集中数据分布的散布情况的直观认识。）是一种强大的特性，它允许在不同形状的数组之间执行元素级操作，而无需显式地将数组形状调整为相同的形状。它接受一个布尔数组或条件表达式，当参数不为空时,将只计算满足条件的元素的平均值，而忽略不满足条件的元素。数组支持基本的四则运算（加法、减法、乘法和除法），它们是元素级别的运算，也称为逐元素运算;
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