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Python数据分析--numpy总结

创建特定形状的多维数组 利用arange函数 存取元素 矩阵操作 数据合并与展平 合并一维数组 多维数组的合并 矩阵展平 通用函数 使用math与numpy函数性能比较: 使用循环与向量运算比较: 广播机制...nd12=np.arange(25).reshape([5,5]) nd12[1:3,1:3] #截取一个多维数组中,数值在一个值域之内的数据 nd12[(nd12>3)&(nd12<10)] #截取多维数组中...,指定的行,如读取第2,3行 nd12[[1,2]] #或nd12[1:3,:] ##截取多维数组中,指定的列,如读取第2,3列 nd12[:,1:3] array([[ 1, 2],...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先,展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数

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Python必备基础:这些NumPy的神操作你都掌握了吗?

,指定的行,如读取第2,3行 nd12[[1,2]] #或nd12[1:3,:] ##截取多维数组中,指定的列,如读取第2,3列 nd12[:,1:3] 如果你对上面这些获取方式还不是很清楚,没关系,...:计算方阵的逆 qr:计算qr分解 svd:计算奇异值分解svd solve:解线性方程组Ax = b,其中A为方阵 lstsq:计算Ax=b的最小二乘解 04 数据合并与展平 在机器学习或深度学习中,...会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并的情况,也会遇到展平的情况,如在卷积或循环神经网络中,在全连接层之前,需要把矩阵展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先,展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) 打印结果: [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3

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    Spark 系列教程(1)Word Count

    RocketMQ Hadoop Spark 第 1 步:读取文件 首先,我们调用 SparkContext 的 textFile 方法,读取源文件,生成 RDD[String] 类型的 RDD,文件中的每一行是数组中的一个元素...flatMap 操作在逻辑上可以分成两个步骤:映射和展平。...,分割之后,每个行元素就都变成了单词数组,元素类型也从 String 变成了 Array[String],像这样以元素为单位进行转换的操作,统一称作“映射”。...接下来我们需要对这个“二维数组”做展平,也就是去掉内层的嵌套结构,把“二维数组”还原成“一维数组”。...//取前 3 take(3) Scala 语言为了让函数字面量更加精简,还可以使用下划线 _ 作为占位符,用来表示一个或多个参数。我们用来表示的参数必须满足只在函数字面量中出现一次。

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    python>>numpy(第二讲)

    章节内容         元素操作         常用的方法         广播         数组形状操作         排序数组 目录 元素操作  一些常用的方法  广播... 数组形状操作 数组排序 ---- 元素操作 生成元素 a  = np.array([1,2,3,4]) b = np.ones(4)+1 生成一个原来数组的n倍  生成一个所有元素均跟...2次方有关的数组  一个计算矩阵相乘的函数  判断两个数组中元素是否相等的方法 其余的对数组中元素的操作  一些常用的函数 ---- ----  一些常用的方法 不同维度的数组,不能相加... 生成一个上三角矩阵  对数组中的第一列元素相加 ----  找到最大,最小元素及其下标 同样可与运用于多维数组 但是,返回的下标是不具有二维性的 all   any方法  判断两个多个数组之间的关系...展平 ---- 展平的逆运算  添加维度  快速构建一个三维数组 维度变换 数组排序 按行排序 ----  花式排序

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    Python按要求提取多个txt文本的数据

    在这里,我们使用制表符作为分隔符,并将数据存储在DataFrame对象df中。   ...接下来,在我们已经提取出来的数据中,从第二行开始,提取每一行从第三列到最后一列的数据,将其展平为一维数组,从而方便接下来将其放在原本第一行的后面(右侧)。...然后,我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象;紧接着,我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据,和展平后的数据按列合并(也就是放在了第一行的右侧),...并将结果存储在result_df中。   ...最后,我们将每个文件的处理结果按行合并到result_all_df中,通过使用pd.concat()函数,指定axis=0表示按行合并。

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    尝鲜 ES2019 的新功能

    ES10/ES2019 在本次更新中有很大的改进。它引入了一些新的函数和方法,使开发者能够编写更少的代码,并提高工作效率。 让我们直接进入正题。 flat() flat() 是一种用于展平数组的方法。...在某些时候,数组的元素还是数组,这些类型的数组称为嵌套数组。 要取消数组的嵌套(展平它们),我们不得不使用递归。现在引入 flat(),可以用一行代码完成。...通常在 JavaScript 中,数组的深度可以为无穷大,或者直到内存不足为止。假设一个数组的嵌套深度为3,并且我们仅将其展平到深度 2,那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ?...flat()句法 返回值 它返回一个扁平数组。 示例 ? 用 flat() 展平一个深度为3的嵌套数组,参数深度为3。 如果将参数深度设为2,我们得到: ? 可以看到输出中仍然有一个未展平的数组。...在此例中,我们逐个显示 map 和 flatMap 以显示两个函数之间的差异。 map() 返回嵌套数组,而flatMap() 的输出除了数组的展平外,还与 map 的结构相同。

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    【他山之石】Pytorch学习笔记

    来源:知乎—勃疯疯 地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/419195914 01 第一章 NumPy基础 1.1 生成NumPy数组 1.1.1 从已有数据中创建数组...(A, B) 1.3.2 点积 1.4 数组变形 1.4.1 更改数组形状 NumPy中改变形状的函数 reshape改变向量行列,向量本身不变 resize改变向量行列及其本身 .T...amp;amp;amp;amp;#39;F&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;#39; ) 按列展平...;ravel( ) 按行展平 flatten 将矩阵转换为一行向量 squeeze 去掉矩阵中含1的维度 transpose 改变矩阵维度的顺序 1.4.2 合并数组 NumPy数组合并方法...append 合并一维数组 append( axis=0 )按行合并;append( axis=1 )按列合并 concatenate( axis=0 )按行连接;concatenate(

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    Python按要求提取多个txt文本的数据

    在这里,我们使用制表符作为分隔符,并将数据存储在DataFrame对象df中。   ...接下来,在我们已经提取出来的数据中,从第二行开始,提取每一行从第三列到最后一列的数据,将其展平为一维数组,从而方便接下来将其放在原本第一行的后面(右侧)。...然后,我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象;紧接着,我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据,和展平后的数据按列合并(也就是放在了第一行的右侧),...并将结果存储在result_df中。   ...最后,我们将每个文件的处理结果按行合并到result_all_df中,通过使用pd.concat()函数,指定axis=0表示按行合并。

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    NumPy:Python科学计算基础包

    生成Numpy数组 从已有数据中创建数组 一般来说,对于一些基础的数据,我们在Python中都是直接使用list。...在深度学习中,我们经常会通过随机数创建一些数组进行测试,比如创建符合正态分布的随机数,又或者打乱数据等等。...函数 意义 np.zeros((3,4)) 创建3行4列全部为0的数组 np.ones((3,4)) 创建3行4列全部为1的数组 np.empty((2,4)) 创建2行4列的空数组,空数组中的值并不为...,即多维变一维,不会产生原向量的副本 nd.flatten 将向量nd进行展平,即多维变一维,返回原数组的副本 nd.squeeze 只能对一维数组进行降维,多维不会报错,但没有任何影响 nd.transpose...,没有参数按照行优先展平 nd = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(nd.ravel('F')) # 展平为一维 nd = np.array([[1, 2], [3,

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    python数据科学系列:numpy入门详细教程

    三种方法需要接收一个axis参数,如果未指定,则均会先对目标数组展平至一维数组后再执行相应操作。...04 数组变形 数组变形是指对给定数组重新整合各维度大小的过程,numpy封装了4类基本的变形操作:转置、展平、尺寸重整和复制。主要方法接口如下: ?...点击查看大图 ravel和flat功能类似,均返回对数组执行展平后的结果,且不改变原数组形状,区别在于: 前者是方法接口,而后者是属性接口, 前者返回对象类型仍然是数组,而后者返回对象类型是专用的flatten...面向数组元素复制 tile不接收维度参数,而repeat需指定维度参数,否则会对数组先展平再复制 ?...唯一的区别在于在处理一维数组时:hstack按axis=0堆叠,且不要求两个一维数组长度一致,堆叠后仍然是一个一维数组;而column_stack则会自动将两个一维数组变形为Nx1的二维数组,并仍然按axis

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    解决ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: Reshape your data either

    错误原因分析该错误通常在使用机器学习算法时发生,特别是在使用​​sklearn​​库进行数据建模时。在机器学习算法中,输入数据通常是一个二维数组,其中每一行表示一个样本,每一列表示一个特征。...order:数组元素输出顺序,可选参数,默认为'C'(C-style,按行输出)。...最后,我们使用reshape()函数将数组c转换回一维数组d,并将其展平。...根据默认的输出顺序参数order='C',reshape()函数按行输出数组元素。如果需要按列输出数组元素,可以设置order='F'。...reshape()函数可以接受参数-1,表示将数组展平为一维数组。 希望通过以上介绍,你对numpy库中reshape()函数有了更详细的了解,并且能够在实际应用中灵活运用。

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    Python辐射校正遥感图像并以一列的形式导出Excel

    ,就是在导出数据之前将其保存为二维矩阵格式的变量就好。   ...首先,完成辐射定标,也就是通过data = data * 0.0001将像元值乘以0.0001;随后,将处理后的像元值按列展平——在这里,data_one_column = data.flatten()...表示我们使用flatten()方法将二维数组展平为一维数组,并将结果赋值给变量data_one_column。   ...,并将其作为单独的列表传递给writer.writerows()方法,从而将每个值写入.csv格式文件的一行中。   ...其中,第一行就是我们的列名;后面几行数据都是0,这是由于原本的遥感影像在左上角区域是NoData值(大家看我们本文的第一张图就能看到)导致的。

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    【深度学习】 NumPy详解(二):数组操作(索引和切片、形状操作、转置操作、拼接操作)

    使用多维索引:对于多维数组,可以使用多个整数或布尔索引来访问特定的元素。例如,arr[0, 1]将返回多维数组arr中第一行第二列的元素。...展平数组 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 获取数组形状 print(arr.shape) # 输出:(2,...# 展平数组 flattened_arr = arr.flatten() print(flattened_arr) # 输出:[1 2 3 4 5 6] 3....使用.T属性 在NumPy中,多维数组对象(ndarray)具有一个名为.T的属性,可以用于进行转置操作。该属性返回原始数组的转置结果,即行变为列,列变为行。...print(concatenated_arr) 输出: [[1 4] [2 5] [3 6]] np.vstack()函数 np.vstack()函数用于垂直拼接(按行堆叠)两个或多个数组

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    9 个JavaScript 技巧

    1.生成指定范围的数字 在某些情况下,我们会创建一个处在两个数之间的数组。假设我们要判断某人的生日是否在某个范围的年份内,那么下面是实现它的一个很简单的方法 ?...在某些情况下,我们需要将值收集到数组中,然后将其作为函数的参数传递。...// 474 const numbers = [100, 100, -1000, 2000, -3000, 40000]; Math.min(...numbers); // -3000 4.合并/展平数组中的数组...但是,如果我们不知道深度怎么办,则需要将其全部展平,只需将Infinity作为参数即可 ?...传递参数的好方法 对于这个方法,一个很好的用例就是styled-components,在ES6中,我们可以将模板字符中作为函数的参数传递而无需使用方括号。

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