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查询Tags标签： ndarray，共有 30条记录-
Numpy之Ndarray对象、数据类型和属性
一、NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 ndarray 内部由以…
2022/7/29 23:23:03 人评论 次浏览 -
Python NumPy库入门
第一周 数据分析之表示 单元一： NumPy库入门 数据的维度 维度：一组数据的组织形式 一维数据：一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应列表、数组和集合等概念 列表和数组 区别：列表的数据类型可以不同，数组的数据类型相同 二维数据： 二维…
2022/4/3 14:19:36 人评论 次浏览 -
numpy根据值的大小来拆分数组，并新建一个轴
在numpy中，常规的数据切片，根据轴来进行数据切分等，都很方便。但，如果要根据矩阵中的值来切分数组，并新建一个维度，这个还是有点麻烦。记录过程如下： 有这么一个数组： import numpy as nprs = [[1, 23, 87],[2, 34, 98],[3, 32, 73],[4, 76, 74],[5, 54, 11],[6, …
2021/11/22 6:11:23 人评论 次浏览 -
numpy根据值的大小来拆分数组，并新建一个轴
在numpy中，常规的数据切片，根据轴来进行数据切分等，都很方便。但，如果要根据矩阵中的值来切分数组，并新建一个维度，这个还是有点麻烦。记录过程如下： 有这么一个数组： import numpy as nprs = [[1, 23, 87],[2, 34, 98],[3, 32, 73],[4, 76, 74],[5, 54, 11],[6, …
2021/11/22 6:11:23 人评论 次浏览 -
Python数据分析-Numpy数值计算-1-ndarray创建与索引
1.创建 （1）ndarray数据类型 bool inti（由所在平台决定其精度的整数）、int8、int16、int32、int64（有符号整数） unit8、unit16、unit32、unit64（无符号整数） float16、float32、float64/float（浮点数） complex64（复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部）、c…
2021/11/19 9:40:39 人评论 次浏览 -
Python数据分析-Numpy数值计算-1-ndarray创建与索引
1.创建 （1）ndarray数据类型 bool inti（由所在平台决定其精度的整数）、int8、int16、int32、int64（有符号整数） unit8、unit16、unit32、unit64（无符号整数） float16、float32、float64/float（浮点数） complex64（复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部）、c…
2021/11/19 9:40:39 人评论 次浏览 -
python之numpy
1. numpy中用于生成ndarray的常用方法 1.1 导入numpy模块 import numpy as np 1.2 生成特定ndarray数组的方法 np.ones(shape, dtype)np.ones_like(a, dtype)np.zeros(shape, dtype)np.zeros_like(a, dtype) 1.3 利用现有序列或数组生成ndarray数组 np.array(object,dtype…
2021/11/13 12:09:43 人评论 次浏览 -
python之numpy
1. numpy中用于生成ndarray的常用方法 1.1 导入numpy模块 import numpy as np 1.2 生成特定ndarray数组的方法 np.ones(shape, dtype)np.ones_like(a, dtype)np.zeros(shape, dtype)np.zeros_like(a, dtype) 1.3 利用现有序列或数组生成ndarray数组 np.array(object,dtype…
2021/11/13 12:09:43 人评论 次浏览 -
【python包】NumPy-快速处理数据
目录 一、ndarray对象 列表的缺点： NumPy的优点： 使用方法：多维数组 ndarray对象：形状，shape 元素类型 元素类型强制转换 从数列创建ndarray数组 用from系列方法创建ndarray 结构数组 掩膜数组 数组下标使用技巧 二、ufunc函数 ufunc的算术运算符/比较运算符 ufunc函…
2021/11/8 11:10:57 人评论 次浏览 -
【python包】NumPy-快速处理数据
目录 一、ndarray对象 列表的缺点： NumPy的优点： 使用方法：多维数组 ndarray对象：形状，shape 元素类型 元素类型强制转换 从数列创建ndarray数组 用from系列方法创建ndarray 结构数组 掩膜数组 数组下标使用技巧 二、ufunc函数 ufunc的算术运算符/比较运算符 ufunc函…
2021/11/8 11:10:57 人评论 次浏览 -
【学习笔记】Python - NumPy
NumPy库NumPy库是用Python实现科学计算的一个库。它提供了一个多维数组对象、各种派生对象（如屏蔽数组和矩阵）以及一系列用于数组快速操作的例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作和随机模拟等。安装NumPy库 命…
2021/11/3 20:41:59 人评论 次浏览 -
【学习笔记】Python - NumPy
NumPy库NumPy库是用Python实现科学计算的一个库。它提供了一个多维数组对象、各种派生对象（如屏蔽数组和矩阵）以及一系列用于数组快速操作的例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作和随机模拟等。安装NumPy库 命…
2021/11/3 20:41:59 人评论 次浏览 -
Python读写JSON的操作及JSON与Numpy数组的存储与读取
JSON基本操作 内容有空补上 JSON与Numpy数组的读写操作 Python字典可以存储ndarray数组类型，但是由dict序列化为JSON文件时，无法序列化ndarray类型，为了实现读写numpy数组，需要重写JSONEncoder的default方法，基本原理也就是先把ndarray转化为list，然后后续读取再从l…
2021/11/3 20:40:03 人评论 次浏览 -
Python读写JSON的操作及JSON与Numpy数组的存储与读取
JSON基本操作 内容有空补上 JSON与Numpy数组的读写操作 Python字典可以存储ndarray数组类型，但是由dict序列化为JSON文件时，无法序列化ndarray类型，为了实现读写numpy数组，需要重写JSONEncoder的default方法，基本原理也就是先把ndarray转化为list，然后后续读取再从l…
2021/11/3 20:40:03 人评论 次浏览 -
Java程序员学深度学习 DJL上手4 NDArray基本操作
Java程序员学深度学习 DJL上手4 NDArray基本操作 一、介绍NDArray二、准备环境1. 创建项目2. pom.xml3. NDArrayLearning.java 三、创建数组1. 创建全1的N维数组2. 创建随机数的N维数组3. 创建全0数组4. 创建对角为1的矩阵 四、数组计算1. 转置2. 所有元素加 五、Get和Set…
2021/9/20 17:30:04 人评论 次浏览
