install numpy 或者 conda install numpy 3、n维数组对象 n维数组ndarray对象，是一系列同类数据的集合，可以进行索引、切片、迭代操作。...方法，它返回一个新的数组，而不能改变原始数组 传入整数或者元组形式的参数 传入的参数和shape属性返回的元组的含义是一样的。...3], [4, 5, 6]]]) ''' resize方法，和reshape方法使用形式一样，区别是resize方法改变了原始数组形状 import numpy as np # 创建二维数组...for循环进行迭代，其次是使用迭代器 for循环对于一维数组是可以的，对于多维数组，迭代时相对于0轴完成的 如果使用嵌套循环，固然可以，然而太低效 此时使用flat方法可以将多维数组平铺为一维的迭代器...()和numpy.amax(),用于计算数组中的元素沿指定轴的最小，最大值 numpy.ptp():计算数组中元素最大值与最小值的差(最大值-最小值) numpy.median()函数用于计算数组a中元素的中位数
获取数组值和数组的分片 NumPy数组也指出与Python列表相同的操作，例如，通过索引获得数组值，分片等。...from numpy import * # 定义一个二维的NumPy数组 a = array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # 输出数组a的第1行第1列的值，运行结果：1 print...NumPy提供大量的API可以很轻松地完成这些数组的操作。例如，通过reshape方法可以将一维数组变成二维、三维或者多为数组。通过ravel方法或flatten方法可以将多维数组变成一维数组。...改变数组的维度还可以直接设置NumPy数组的shape属性（元组类型），通过resize方法也可以改变数组的维度。通过transpose方法可以对数组进行转置。...本节将介绍NumPy中与数组维度相关的常用API的使用方法。 下面的例子演示了如何利用NumPy中的API对数组进行维度操作。
3、什么是n维数组对象？ n维数组（ndarray）对象，是一系列同类数据的集合，可以进行索引、切片、迭代操作。...numpy中可以使用array函数创建数组: import numpy as np np.array([1,2,3]) # 输出：array([1, 2, 3]) 4、如何区分一维、二维、多维？...常用的方式有两种： reshape方法，它返回一个新的数组，而不能改变原始数组。 resize方法，无返回值，它更改了原始数组。 比如说我要将一个二维数组转换为三维数组。...resize方法和reshape方法使用形式一样，区别是resize方法改变了原始数组形状。...的insert 函数可以沿给定轴，在数组中任意位置插入数据。
如果要使用列表创建一个二维数组，可以使用生成器来辅助实现。...相比 List 对象，NumPy 数组有以下优势： 1.这是因为列表 list 的元素在系统内存中是分散存储的，而 NumPy 数组存储在一个均匀连续的内存块中。...3.NumPy 中的矩阵计算可以采用多线程的方式，充分利用多核 CPU 计算资源，大大提升了计算效率。 4.Numpy 使用了优化过的 C API，运算速度较快。...03 创建数组 前面说到 NumPy 的主要对面是 ndarray 对象，它其实是一系列同类型数据的集合。因为 ndarray 支持创建多维数组，所以就有两个行和列的概念。...创建随机数组 numpy 中的 random 中有很多内置函数，能简单介绍其中的几种。
以上就是利用NumPy模块创建数组的方法啦。 1.4 NunPy创建正态分布 1.4.1 什么是正态分布？ 正态分布是一种概率分布。...中的浅拷贝与深拷贝 1.6.1 浅拷贝 共享内存地址的两个变量，当其中一个变量的值改变时，另一个变量的值也随之改变。...此时，变量间的“拷贝”是“浅拷贝” 共享“视图”（view）的两个变量，当其中一个变量的值改变时，另一个变量的值也随之改变。...例如， 通过 reshape 方法可以将一维数组变成二维、三维或者多维数组。通过 ravel 方法或 flatten 方法可以将多维数组变成一维数组。...改变数组的维度还可以直接设置 Numpy 数组的 shape 属性（元组类型），通过 resize 方法也可以改变数组的维度。 1.
NumPy 内建有非常快速的函数用于计算数组的统计值；本节中我们会讨论其中常用的部分。 1.1.在数组中求总和 首先，我们用一个简单例子来计算数组所有元素值的总和。...上面的图形以一种极其吸引人的方式为我们展现了二维函数的分布情况。 3.比较，遮盖和布尔逻辑 本小节将介绍使用布尔遮盖（掩码）来测试和操作 NumPy 数组的知识。...3.1.1 挖掘数据 有一种方法我们已经掌握了：循环遍历数据，然后对每个元素的值进行判断是否处在相应的范围。...在使用 Numpy 计算：通用函数小节中，我们学习了 NumPy 的 ufuncs 可以用来替代循环进行逐个元素的算术计算；同样的，我们也可以使用其他的 ufuncs 来对每个元素进行比较运算，通过这种方法我们就可以很简单的回答上面问题...np.count_nonzero(x < 6) 8 我们可以看到数组当中有 8 个元素的值小于 6.另一种可选的方法是使用np.sum；因为在 Python 中，False实际上代表 0，而True
向量：一维数组 向量初始化 为了创建 NumPy 数组，一种方法是转换 Python 列表。NumPy 数组类型可以直接从列表元素类型推导得到。...这样的浮点数数组，你可以修改 arange 输出的类型：arange(3).astype(float)，但还有一种更好的方法。...Python 列表与 NumPy 数组的对比 为了获取 NumPy 数组中的数据，另一种超级有用的方法是布尔索引（boolean indexing），它支持使用各类逻辑运算符： any 和 all 的作用与在...一种查找元素的方法是 np.where(a==x)[0][0]，但这个方法既不优雅，速度也不快，因为它需要检查数组中的所有元素，即便所要找的目标就在数组起始位置也是如此。...但实际上，NumPy 中还有一种更好的方法。我们没必要将内存耗在整个 I 和 J 矩阵上。存储形状合适的向量就足够了，广播规则可以完成其余工作。
定位 NumPy 数组中的最大值和最小值 使用 max() 和 min() 函数，我们可以得到数组中的最大值或最小值： arr_2 = np.random.randint(0, 20, 10) arr...，而你需要弄清楚数组的形态，你想知道这个数组是一维数组还是二维数组，只需要使用 shape 函数即可： arr.shape 从 NumPy 数组中索引／选择多个元素（组） 在 NumPy 数组中进行索引与...index 8 为了获得数组中的一系列值，我们可以使用切片符「:」，就像在 Python 中一样： my_array[2:6] #This returns everything from index...] 也可以用切片符抓取二维数组的子部分。...6 小于 10 的元素： new_arr[(new_arr>6) & (new_arr<10)] 预期结果为：([7, 8, 9]) 广播机制 广播机制是一种快速改变 NumPy 数组中的值的方式。
下面的例子将数组c的shape改为(4, 3)。注意：从(3, 4)改为(4, 3)并不是对数组进行转置，而只是改变每个轴的大小，数组元素在内存中的位置并没有改变。 ?...此外，使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变。 ?...ufunc运算 ufunc是一种能够对数组的每个元素进行操作的函数，numpy内置了许多ufunc函数都是在C语言级别实现的，因此，他们的运算速度非常快。请看例子： ?...可以发现，numpy.sin比math.sin快很多。 矩阵的运算 矩阵的运算可以使用dot函数计算。对于二维数组，它计算的是矩阵乘积，对于一维数组，它计算的是点积。 ?...可以使用numpy.savetxt和numpy.loadtxt读写一维和二维数组。
下面我们来介绍几个NumPy的主要功能： 1. Ndarray 数据类型 ndarray 是 NumPy 模块中的一种数据类型，它是一个由同类型元素集合组成的多维数组（也就是 N 维数组）。...数组索引方式和普通列表不同的一点是可以通过逗号将多个整数作为索引传入以选取单个元素。 4. 数组形状操作 这意味着改变数组的形状，如更改行列数或重塑数组。可以使用reshape()函数改变其尺寸。...数组运算 NumPy内置许多基本数学函数，可作为数组的方法调用，并且可以通过逐元素应用的方式进行-array加、减、乘、除、取余/模运算等基础数学运算，从而更轻松地对数组中的数据进行数学计算。...) 输出： [[1 2 3] [4 5 6]] 调用.reshape()方法可以改变数组的形状。...使用.reshape()方法将数组转换成一个二维数组，并将其保存到名为reshape_arr的新数组中。 使用print()函数输出新的数组。
在下面的例子里，创建出的数组如右边所示，通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值，为此NumPy提供了诸如ones()，zeros()和random.random()之类的方法。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...除此之外，NumPy之美的一个关键之处是它能够将之前所看到的所有函数应用到任意维度上。 NumPy中的矩阵操作 创建矩阵 我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...这在机器学习应用中很常见，例如模型的输入矩阵形状与数据集不同，可以使用NumPy的reshape()方法。只需将矩阵所需的新维度传入即可。
使用整数序列 1.4. ufunc numpy指南 numpy是一个能够处理多维数组的库，虽然python中也内置了处理数组的库，但是这个并不能满足大数据时代的需求，因此产生了可以处理多维数组的numpy...安装 pip install numpy 创建 array array函数是一个最基本的创建方式，其中传入的参数是一个序列，既可以创建一维数组，也可以创建二维数组，但是这种方法不太灵活，因为你要把这个序列显式的写出来...(10) reshape reshape(a,b)能过改变当前数组的尺寸将其赋值给新的数组，但是当前数组并没有改变，这个用来改变当前数组的维度，可以将以为数组改变为二维数组 a=np.arange(...的缩写，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。...np.add(a,b) #将两个数组中的对应的值都相加，返回的是一个新的数组 np.add(a,b,c) # 将两个数组中对应的值相加，结果复制给c，并且返回一个新的数组 np.subtract(a,
在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们按轴连接数组。 我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴，则将其视为 0。...我们可以沿着第二个轴连接两个一维数组，这将导致它们彼此重叠，即，堆叠（stacking）。 我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 方法的数组。...如果将一个数组拆分为 3 个数组，则可以像使用任何数组元素一样从结果中访问它们： 实例 访问拆分的数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4,...) 类似的替代方法 NumPy 数组搜索 搜索数组 您可以在数组中搜索（检索）某个值，然后返回获得匹配的索引。...arr%2 == 1) print(x) 搜索排序 有一个名为 searchsorted() 的方法，该方法在数组中执行二进制搜索，并返回将在其中插入指定值以维持搜索顺序的索引。
： 需要知道二维数组的最大最小值怎么办？...矩阵对象和数组的主要有两点差别：一是矩阵是二维的，而数组的可以是任意正整数维；二是矩阵的'*'操作符进行的是矩阵乘法，乘号左侧的矩阵列和乘号右侧的矩阵行要相等，而在数组中'*'操作符进行的是每一元素的对应相乘...好办，"linspace"就可以做到： 回到我们的问题，矩阵a和b做矩阵乘法： 五、数组元素访问 数组和矩阵元素的访问可通过下标进行，以下均以二维数组（或矩阵）为例： 可以通过下标访问来修改数组元素的值...下面这个例子是将第一列大于5的元素（10和15）对应的第三列元素（12和17）取出来： 可使用where函数查找特定值在数组中的位置： 六、数组操作 还是拿矩阵（或二维数组）作为例子，首先来看矩阵转置：...七、缺失值 缺失值在分析中也是信息的一种，NumPy提供nan作为缺失值的记录，通过isnan判定。
在下面的例子里，创建出的数组如右边所示，通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值，为此NumPy提供了诸如ones()，zeros()和random.random()之类的方法。...聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...除此之外，NumPy之美的一个关键之处是它能够将之前所看到的所有函数应用到任意维度上。 NumPy中的矩阵操作 创建矩阵 我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...这在机器学习应用中很常见，例如模型的输入矩阵形状与数据集不同，可以使用NumPy的reshape()方法。只需将矩阵所需的新维度传入即可。
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