命名的重复规则 命名的重复规则在一个块中多次使用相同重复集时很有用。它使用的格式指定，其中 N 是应该重复该块的次数。...这些单词指示了在每个块中‘’应该用什么替换。一个块中的所有重复规则必须包含相同数量的逗号分隔的单词，表明这个块应该被重复的次数。...命名重复规则 当同一组重复必须多次在一个块中使用时，命名重复规则非常有用。它使用来指定，其中 N 是块应该重复的次数。...它使用来指定，其中 N 是应重复块的次数。...它使用来指定，其中 N 是应重复块的次数。
（） 在Python中，shape()函数是numpy库中的一个函数，用于获取数组的维度信息。...dtypes（） 在Python中，dtypes函数是numpy库中的一个函数，用于返回一个数组的数据类型。它可以应用于numpy数组对象，并返回该数组中元素的数据类型。...返回值： 返回一个新的Series、DataFrame或Panel对象，其中已删除包含缺失值的行或列。...例如，df['列名'].value_counts()返回一个Series，其中包含每个值及其出现次数。 标记重复值：使用.duplicated()方法结合布尔索引可以标记重复行。...最后，我们打印修改后的列表，它包含了添加的元素。 iloc() 在Python中，iloc()函数是Pandas库中的一个用于根据索引位置选取数据的函数。
逻辑 这里的主要逻辑是，我使用readlines（） Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表，其中包含文件中的所有行。...由于这是一个 的.csv 文件，所以我必须要根据不同的东西 逗号 ，所以我会各执一个字符串， 用 string.split（“”） 。对于第一次迭代，我将存储第一行，其中包含列名的列表称为 col。...然后，我会将所有数据附加到名为data的列表中 。 为了更漂亮地读取数据，我将其作为数据框格式返回，因为与numpy数组或python的列表相比，读取数据框更容易。 输出量 ? ?...Numpy.loadtxt函数 这是Python中著名的数字库Numpy中的内置函数。加载数据是一个非常简单的功能。这对于读取相同数据类型的数据非常有用。...利弊 使用此功能的一个重要方面是您可以将文件中的数据快速加载到numpy数组中。 缺点是您不能有其他数据类型或数据中缺少行。 3.
给定 n 个集合，如何使用 max 函数求出包含元素最多的集合？ 找出字典前 n 个最大值对应的键 怎么一行代码合并两个字典？...wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变 写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时，历经的时长。 Python 的列表与快速实现元素之坑 删除列表的元素，O(1) 空间复杂度如何做到？...开放的服务或 API, 被其他系统调用，怎能不掌握 Python 对象的序列化知识呢！ 除了 print, print, 我们还应该掌握 logging 模块，它的设计理念又是怎样的。...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列，反转行...NumPy 的灵魂：shape 与 reshape，提供直观的 6 幅图理解，其中一幅： 线性代数中，矩阵的乘法操作在 NumPy 中怎么实现？
它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等...NumPy包的核心是ndarray对象。 它封装了python原生的同数据类型的n维数组，为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的。...它的许多方法在最外层的NumPy命名空间中映射函数，让码农们可以完全自由地按照自己的习惯编写合适的代码。...它等于 ndarray.dtype.itemsize 。 ndarray.data：该缓冲区包含数组的实际元素。通常，我们不需要使用此属性，因为我们将使用索引访问数组中的元素。...vsplit(ary, indices_or_sections) 将数组垂直拆分为多个子数组（逐行）。 平铺阵列 tile(A, reps) 通过重复A重复给出的次数来构造数组。
这个函数返回的是一个包含索引的元组，其中的 [0] 表示取出元组中的第一个数组，即满足条件的元素的索引数组。将这个数组赋值给变量 ind2。...expression是一个表达式，定义了函数的返回值。 lambda函数通常用于简单的函数功能，特别是在需要传递一个函数作为参数的场景中。...map 函数是Python内置函数之一，它用于对可迭代对象（如列表、元组等）中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。...map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。 返回值不同： filter 函数返回一个新的可迭代对象，其中只包含满足条件的元素。...numpy.linalg.eigvalsh(a, UPLO='L') 计算对称或厄米矩阵a的特征值。返回一个包含所有特征值的一维数组。
这里包含了 Python 中所有的内置函数： https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html 定义函数 在 Python 中，定义一个函数要使用...def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。...ndarray 内部组成 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针 数据类型或 dtype，描述在数组中固定大小值的格子 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组 一个跨度元组...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。...数组操作 切片和索引 ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。
()函数生成一个包含 12 个元素的随机整数数组，其中30是生成随机整数的最小值（包含），100是生成随机整数的最大值（不包含），12是生成的随机整数数组的长度。...这将返回一个包含每行和的一维数组。 r1.sum(axis=1).argmin()：这行代码找出了数组r1中每行和的最小值所在的索引（即和最小的行的行号）。...argmin()函数返回使得最小值出现的第一个位置的索引。...np.where(r1 >= 90)返回一个元组，其中第一个数组是符合条件的元素所在的行的索引，第二个数组是符合条件的元素所在的列的索引。...=0) #这里的axis=0就表示行，而不是跨行 r2 np.delete(r2, [1, 3], axis=0)调用了 NumPy 中的np.delete()函数，该函数用于删除数组中的指定行或列。
9.5 NumPy 数组上的计算：通用函数 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...本节激发了 NumPy 的ufunc的需求，这些ufunc可用于更有效地对数组元素进行重复计算。然后介绍了 NumPy 包中可用的，许多最常用和最有用的算术ufunc。...Python 的相对迟缓通常体现在重复许多小操作的情况下 - 例如通过循环遍历数组来操作每个元素。 例如，假设我们有一个数组，我们想计算每个值的倒数。...ufunc实现的，其主要目的是，对 NumPy 数组中的值快速执行重复操作。...，几乎总是比使用 Python 循环实现的对应方案更有效，特别是当数组的大小增加时。
本节将描述和对比数组在 Python 语言中和在 NumPy 中是怎么处理的，NumPy 是如何优化了这部分的内容。 Python 的用户通常都是被它的易用性吸引来的，其中很重要一环就是动态类型。...这是 NumPy 数组的切片和 Python 列表的切片的主要区别，列表的切片返回的是副本。...当可能的情况下，reshape会尽量使用原始数组的视图，但是如果原始数组的数据存储在不连续的内存区，就会进行复制。 另外一个常用的改变形状的操作就是将一个一维数组变成二维数组中的一行或者一列。...Python 另一个表现相对低效的方面是当重复进行很多细微操作时，比方说对一个数组中的每个元素进行循环操作。例如，我们有一个数组，现在我们需要计算每个元素的倒数。...中的向量化操作是通过ufuncs实现的，其主要目的就是在 NumPy 数组中快速执行重复的元素操作。
事实上，Series 基本上就是基于 NumPy 的数组对象来的。和 NumPy 的数组不同，Series 能为数据自定义标签，也就是索引（index），然后通过索引来访问数组中的数据。 ?...比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据： ? 因为我们只获取一列，所以返回的就是一个 Series。可以用 type() 函数确认返回值的类型： ?...从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行，你需要用 .loc[] 来按索引（标签名）引用这一行，或者用 .iloc[]，按这行在表中的位置（行数）来引用。 ?...你可以从一个包含许多数组的列表中创建多级索引（调用 MultiIndex.from_arrays ），也可以用一个包含许多元组的数组（调用 MultiIndex.from_tuples ）或者是用一对可迭代对象的集合
通过花式索引，返回值反映了索引的广播形状，而不是被索引的数组的形状。...例如，假设我们有一个索引数组，我们想将数组中的相应项设置为某个值： x = np.arange(10) i = np.array([2, 1, 8, 4]) x[i] = 99 print(x) #...你可能希望x[3]包含值 2，而x[3]将包含值 3，因为这是每个索引重复的次数。 为什么不是这样？从概念上讲，这是因为x[i] += 1是x[i] = x[i] + 1的简写。...这就是 Matplotlib 提供plt.hist()例程的原因，它在一行中做了相同事情： plt.hist(x, bins, histtype='step'); 函数将创建与此处看到的几乎相同的图。...来在 IPython 中这样做），你会发现它比我们所做的简单的搜索更加复杂；这是因为 NumPy 的算法更灵活，特别是在数据点数量变大时，为更好的性能而设计： x = np.random.randn(1000000
4x3 的二维数组与长为 3 的一维数组相加，等效于把数组 b 在二维上重复 4 次再运算 广播的规则: 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。...则输入数组会被展开 numpy.unique numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。 ...，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式储return_inverse：如果为true，返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式储return_counts：如果为true，返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数...相反，它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符，类似于 C 中的指针。 此外，一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。...NumPy 矩阵库(Matrix) NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。
我们将创建一个非常简单的函数。它只代表特定策略的游戏的一部分。...return second_choice == good_door Randint 函数返回其两个参数之间的随机整数。例如，randint(0,1) 将返回 0 或 1 。 我们现在将测试我们的函数。...我们将看到一个操纵这些数组的工具： Numpy 。 NumPy（Numerical Python）提供了一个存储和处理数据的接口。...Numpy 数组就像 Python 列表，但是 Numpy 可以让事情变得更有效率，，特别是对于更大的数组。...让我们从导入Numpy开始： import numpy as np 创建 Numpy 数组 与 Python 列表不同， Numpy 数组只能包含一种类型的成员。
NumPy 是一个社区开发的开放源码库，它提供了一个多维 Python 数组对象以及对其进行操作的array-aware函数。...它包括一个指针以及用于解释存储在其中的数据的元数据metadata，特别是「数据类型」、「形状」和「步长」。 ? 数据类型data type用来描述存储在数组中的元素的性质。...步长是要将线性存储元素的计算机内存解释为多维数组的必要条件，它描述在内存中向前移动的字节数，从一行跳到另一行，从一列跳到另一列等等。...例如，一个形状为(4,3)的二维浮点数组，其中每个元素在内存中占用8个字节，要在连续的列之间移动，我们需要在内存中向前跳转8个字节，并访问下一行，即3 × 8 = 24个字节。...这些语句被拼接成命令式或函数式程序，或者同时包含计算和叙述的Notebook。探索性工作的科学计算通常在文本编辑器或集成开发环境(IDE)(如 Spyder)中完成。
这样可以减少输入转置的次数。 :) array 是“默认”的 NumPy 类型，因此它受到最多的测试，并且是第三方使用 NumPy 的代码可能返回的类型。...的对象（数组，任何公开数组接口的对象，其__array__()方法返回数组或任何嵌套序列的对象）实现它都可以用作 NumPy 数组。...它提供以下语法以进行数据交换： 一个numpy.from_dlpack函数，它接受带有__dlpack__方法的（数组）对象，并使用该方法来构建包含来自x的数据的新数组。...更多细节，请参见NEP 18 — NumPy 高级数组函数的调度机制，其中包含 NumPy Enhancement Proposals。" 3....其实现依赖于以下属性或方法的存在： __array_interface__：一个 Python 字典，包含类似数组对象的形状、元素类型，以及可选的数据缓冲地址和步幅； __array__()：返回类似数组对象的
▲reps不可以为的参数类型 其实使用tuple函数转换成元组失败是因为tuple函数它需要的是一个可迭代的参数类型，如果不是的话就会抛出Typeerror的异常，抛出异常在源码中就会把值直接放入元组的第一个位置...因为c.ndim也就是c的维度与d也就是元组中的元素个数不匹配，或者说是要进行重复的A的维度和reps重复次数不匹配，这样可想而知是不可以的，所以加入了一个进行处理的代码。...我们把shape属性和我们需要进行重复次数的tup中对应的元素相乘形成新的数组，这个结果作为我们最终的shape。 ?...这里的 c.reshape(-1,n)直接把c中的全部元素变成是一个一行n列的一个数组。...repeat(nrep, 0)函数会把c.reshape(-1,n)形成的那一行n列的数组复制nrep次，形成一个nrep行n列的数组。并且这里的0是参数axis的值，也就是行的方向进行重复。
#print(arr1[arr1<0]) print("="*30) Fancy Indexing:直接使用数字表示行号进行索引查询 Where 函数 numpy.where函数能返回数组中符合条件的元素索引...，即(a,b,c) print('排序后的数组为：\n',list(zip(a[d],b[d],c[d]))) #多个键值排序时按照最后一个传入数据确定排序顺序 去重和重复数据 去重:unique函数可以找出数组中的唯一值并返回排序后的结果...： tile函数可以重复数据 np.tile(A，reps)，其中A指定重复的数组，reps指定重复的次数。...Repeat函数可以重复数据 numpy.repeat(a,repeats, axis=None)， 其中 a 是需要重复的数组元素，repeats 是重复次数，axis 指定沿着哪个轴进行重复， axis...as plt import pandas as pd path='D:/my_python/ch5/data/' #如果path不存在，则创建它，包括一个或多个文件夹 if not os.path.exists
特别是，二维数组具有矩阵属性，可以使用 NumPy 或 SciPy 的linalg模块（前者是后者的子集）来访问。此外，Python 中有一个特殊的矩阵乘法运算符@，它是为 NumPy 数组实现的。...如果请求单个子图（一行一列，没有参数），则返回一个普通的Axes对象。如果请求单行或单列（分别具有多于一个列或行），则返回Axes对象的列表。...要创建一个具有一个或多个子图的新图形，还可以使用pyplot接口中的subplots例程（如更改绘图样式中所示），它返回一个新的图形对象和一个Axes对象的数组，每个位置一个。...相反，我们使用meshgrid例程，它接受两个X和Y数组，并从中创建一个网格，其中包含X和Y中所有可能的值的组合。输出是一对二维数组，我们可以在其上评估我们的函数。...Python 科学堆栈包括一个名为 SymPy 的软件包，它允许我们在 Python 中创建和操作符号数学表达式。特别是，SymPy 可以执行符号函数的微分和积分，就像数学家一样。
isnan 返回一个表示“哪些值是NaN（这不是一个数字）”的布尔型数组 isfinite, isinf 分别返回一个表示“哪些元素是有限的（非inf，非NaN）”或“哪些元素是 无穷的”的布尔型数组...NumPy的ndarray 快速的元素级数组函数 • 二元函数 I 类型 说明 add 将数组中对应的元素相加 subtract 从第一个数组中减去第二个数组中的元素 multiply 数组元素相乘 divide..., floor_divide 除法或向下取整除法 power 对第一个数组中的元素A和第二个数组中对应位置的元素B，计算A^B。...in1d(x, y) 得到一个表述"x的元素是否包含于y"的布尔型数组 setdiff1d(x, y) 集合的差，即元素在x中且不在y中 setxor1d(x, y) 集合的异或，即存在于一个数组中但不同时存在于两个数组中的元素...lstsq 计算Ax = b的最小二乘解 随机数生成 • 部分numpy.random函数 seed 确定随机数生成器的种子 permutation 返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的返回 shuffle
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