PYTHON学习：numpy初探

最新推荐文章于 2025-05-25 10:13:08 发布
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分类专栏： PYTHON学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xvjixiang/article/details/90045737
本文介绍了矩阵操作中的关键概念，包括size和itemsize的区别，如何获取非零元素的索引，计算矩阵元素的平均值，以及np.nan值的含义。了解这些基本操作对于进行高效的数据分析至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、size，itemsize

size：矩阵元素数目，itemsize：矩阵每个元素的字节数

2、non-zero

返回非0元素的索引

3、mean()

返回矩阵所有元素的平均值

4、nan

np.nan值np中的空值，空值和isNone不是一回事，其数据类型为float

Python学习笔记：初探NumPy世界
howard2005的专栏
01-15 906
文章目录一、NumPy概述二、多维数组对象三、创建NumPy多维数组1、利用array()函数创建NumPy数组2、创建NumPy数组的其它函数（1）利用zeros函数创建元素全为0的数组（2）利用ones函数创建元素全为1的数组（3）利用empty函数创建数组（4）arange函数是Python内置函数range的数组值版本3、创建数组函数表4、数组元素的数据类型四、NumPy数组的运算1、数组与数组的算术运算2、数组与标量的算术运算3、数组与数组的关系运算4、数组与标量的关系运算5、广播概述五、基本索引
Python数据分析NumPy和pandas（七、面向数组的编程和图形化展示数据初探）
FreedomLeo1的博客
10-15 1019
使用 NumPy 数组能够简洁的完成多种数据处理任务，否则可能需要编写循环来处理相关任务，大大提高了数据处理的效率，一般来说，矢量化数组运算通常比纯 Python 运算要快得多。代码中使用了Matplotlib 库中的一个函数imshow() ，常用于绘制二维的灰度图像或彩色图像，可用于绘制矩阵、热力图、地图等。上面代码中where函数的参数使用了两个标量2和-2，也可以将标量和数组组合使用。在我们的代码中使用了参数X、cmap、extent，分别指定了输入的数据、图像颜色和显示的数据范围。
NumPy基础知识
小枕的博客
05-28 1197
NumPy支持N维数组对象ndarray，与列表list不同的是，ndarray的元素只能是同一数据类型 一、array(数组)的属性 shape：返回一个元组，表示数组维度，如（2,3）表示二行三列 注意：如果想创建两个3行5列的数组，形状参数应为（2,3,5），而不是（3,5,2） ndim：返回一个数字，表示数组维度，如3表示三维数组 size：返回一个数字，表示数组中的元素个数，如20表示数组中有20个元素 dtype：返回数组元素的数据类型，如int32表示占32bit的整型元素 itemsize
Numpy之itemsize
热门推荐
qq_37385726的博客
08-14 1万+
目录 代码 输出   代码 import numpy as np #itemsize输出array元素的字节数 a=np.array([1,2,3,4]) print(a.itemsize) b=np.array([1.,2.,3.,4.]) print(b.itemsize) c=np.array([1,2,3,4],dtype=float) print(c.itemsize...
NumPy 数组属性
最新发布
Humbunklung的专栏
05-25 298
属性名计算公式示例数组(shape=(2,3))size2×3=6nbytes6×4=24（int32类型）strides(12, 4) → 对shape(2,3)的int32数组。
Numpy之itemsize函数
qq_42412622的博客
08-15 3881
掌握ndarray基本操作
Python爬虫技术与数据可视化：Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
Z_suger7的博客
04-29 1083
在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策和发展的关键。而互联网作为信息的主要来源，网页中蕴含着大量的数据等待被挖掘。Python爬虫技术和数据可视化工具的结合，为我们提供了一个强大的工具箱，可以帮助我们从网络中抓取数据，并将其可视化，以便更好地理解和利用这些数据。本文将以爬取汽车之家网站上的新能源汽车数据为例，介绍如何利用Python爬虫技术和数据可视化工具实现数据的获取和分析。通过本文的介绍，相信大家已经对Python爬虫技术与数据可视化有了更深入的理解。
天才级掌握Python：初探NumPy模块
ByteHackerX的博客
09-11 56
NumPy是许多其他科学计算库（如Pandas和SciPy）的基础，因此熟练掌握NumPy对于进行数据分析和科学计算非常重要。我们学习了如何导入NumPy库、创建NumPy数组、进行数组索引和切片、以及进行常见的数组运算。NumPy是Python中进行科学计算和数据分析的重要工具之一，熟练掌握NumPy将帮助您更高效地处理和分析数据。这只是NumPy库的一小部分功能，它还提供了许多其他功能，如数组形状操作、数组转置、数组排序等。我们可以使用整数索引访问数组的元素，并使用切片操作获取数组的子集。
Python中的NumPy库初探
qq_39605374的博客
06-10 95
NumPy是Python中一个非常强大的数学库，它提供了高效的多维数组和矩阵运算功能。使用NumPy库可以很方便地进行各种线性代数运算、数据分析和处理等操作。以上就是NumPy库的一些基本用法，使用NumPy库可以让Python在数学计算方面更加轻松高效。使用NumPy库可以轻松地创建ndarray类型的数组。使用NumPy库可以方便地进行数组运算。下面是一些简单的数组运算示例。NumPy库提供了丰富的矩阵运算功能。这里使用了“np”作为NumPy库的别名，方便在代码中的使用。1.导入NumPy库。
numpy 调整数组矩阵大小以及部分属性像shape，reshape，ndim，size，itemsize等
微笑一号的博客
08-01 1万+
调整数组矩阵大小以及部分ndarray的属性
3、NumPy 数组属性
a201550的博客
09-20 379
1、秩、维度 NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的...
python实战应用讲解-【numpy专题篇】实用小技巧（五）（附python示例代码）
getusushu的博客
03-24 724
因此，换一种说法，外积是第一个向量的所有元素与第二个向量的所有元素的乘积。返回的矩阵的形状是x.shape + (deg + 1)，其中最后一个索引是相应切比雪夫多项式的度数。np.outer()方法用于查找创建的向量的外积。在这个例子中，我们创建了包含5个数据点的数组，并使用np.chebvander()函数传递5度，最后，我们将在python中检查生成的矩阵的形状。在这个例子中，我们创建了包含10个数据点的数组，从系列1到10，通过使用np.chebvander()函数，我们将传递程度为2。
python科学计算-数值计算-NumPy
hongxue8888的博客
06-11 1800
1、NumPy 的基本对象NumPy和SciPy的所有科学计算功能建立在NumPy两种基本类型的对象之上。第一种对象是N维数组对象，即ndarray；第二种对象是通用函数对象，即ufunc。除了这两种对象，还有其他一些对象建立在它们之上。1.1 N 维数组对象
Python技巧: numpy.ndarray.itemsize 的含义＞＞＞全网首发[狗头]
weixin_49340599的博客
01-07 4500
itemsize返回值表示数组中每一个元素分别所占空间的大小 Z = np.zeros((10,10)) print("%d bytes" % (Z.size * Z.itemsize)) #itemsize返回值表示数组中每一个元素所占空间的大小 我们可以看到: numpy中不同方法生成的itemsize不同: 其中numpy下zeros和ones方法默认dtype类型为 numpy.float64 np.array命令下生成的默认dtype类型为: 为保存序列中对象所需的最小类型。 import nu
Python科学计算-----NumPy（一）
u013358302的专栏
08-04 1万+
Numpy NumPy 是 Numerical Python 的简称，是Python的高性能计算和数据分析的基础核心包。与Python的基本数据类型相比，其具有以下突出优势： 提供功能更强大的高维数组（N-dimensional）对象 强大的广播功能（broadcasting），便于矢量化数组操作（直接对数组进行数据处理，而不需要编写循环） 集成了 C/C++ 以及 Fortr
numpy的使用说明(二)：这一章设计很多重要知识点（必看）
数据分析与统计学之美
01-05 1781
1、numpy中ndarray的一些常用属性 ndim：返回数组的维数； shape：返回数组的形状； dtype：返回数组元素的数据类型； size：返回数组中元素的个数； itemsize：返回数组中每一个元素占用空间的大小，以字节为单位； nbytes：返回数组中所有元素占用空间的大小，以字节为单位； 1）举例说明 x = np.arange(10).reshape(2,5) displ...
Python基础自学（第七章-Numpy模块的科学计算）
廖子默
06-02 1383
第一部分：Numpy模块的简介 这个模块具有以下特性： 1：强大的多维数组类型 2：实用的函数 3：C/C++/Fortran语言作为底层实现 4：线性代数、傅里叶变换和随机数的支持 5：高效的数据存储容器 使用前导入该模块: 该模块的源代码放在Github上面 里面就是源代码 官方地址为： numpy的官方地址 第二部分：数组基础 该部分是Numpy的核心部分，整个模块都是围绕它来构建的，数组...
初探Python编程：我的第一次学习体验
2. **第三方库**：通过pip安装的如requests、pandas、numpy等，扩展Python的功能。 ### 实践建议 1. **学习资源**：可以阅读《Python编程：从入门到实践》、《流畅的Python》等书籍，或在线查找教程。 2. **编写...
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