
numpy基础学习
boyan_RF
想想是时候写点东西了,不然以后都忘记了
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Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率比较
直接使用Python来实现向量的相加# -*-coding:utf-8-*-#向量相加def pythonsum(n): a = range(n) b = range(n) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i**2 b[i] = i**3 c.append(a[i]+b[i原创 2017-09-29 22:01:41 · 12385 阅读 · 1 评论 -
numpy 基础学习笔记(1)
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的数组,因为它只有一个轴。那个轴长度为3.又例如,在以下例子中,数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二原创 2017-09-30 11:26:05 · 457 阅读 · 0 评论 -
numpy 基础学习笔记(2)
一维数组的索引与切片>>> import numpy as np>>> a = np.arange(8)>>> print a[0 1 2 3 4 5 6 7]>>> myslice = slice(3,7,2)>>> print a[myslice][3 5]>>> a = np.arange(9)>>> print a[3:7][3 4 5 6]>>> print[:7:2原创 2017-09-30 16:03:30 · 379 阅读 · 0 评论