摘要:數(shù)組的向量化運(yùn)算加減乘除階乘數(shù)組的向量化運(yùn)算加減乘除階乘的真假值運(yùn)算的真假值運(yùn)算的真假值運(yùn)算
import numpy as np
numpy數(shù)組的向量化運(yùn)算1(加減乘除階乘)
a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([1, 2, 1, 2]) print a + b #[2 4 4 6] print a - b #[0 0 2 2] print a * b #[1 4 3 8] print a / b #[1 1 3 2] print a ** b #[1 4 3 16]
numpy數(shù)組的向量化運(yùn)算2(加減乘除階乘)
a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = 2 print a + b #[3 4 5 6] print a - b #[-1 0 1 2] print a * b #[2 4 6 8] print a / b #[0 1 1 2] print a ** b #[1 4 9 16]
numpy的真假值運(yùn)算(1)
a = np.array([True, True, False, False]) b = np.array([True, False, True, False]) print a & b #[True False False False] print a | b #[True True True False] print ~a #[False False True True] print a & True #[True True False False] print a & False #[False False False False] print a | True #[True True True True] print a | False #[True True False False]
numpy的真假值運(yùn)算(2)
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array([5, 4, 3, 2, 1]) print a > b #[False False False True True] print a >= b #[False False True True True] print a < b #[True True False False False] print a <= b #[True True True False False] print a == b #[False False True False False] print a != b #[True True False True True]
numpy的真假值運(yùn)算(3)
a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = 2 print a > b #[False False True True] print a >= b #[False True True True] print a < b #[True False False False] print a <= b #[True True False False] print a == b #[False True False False] print a != b #[True False True True]
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摘要:在下面的例子中,我們創(chuàng)建了一個二維數(shù)組并插入了兩列輸出如果沒有使用參數(shù),則會輸出這就是數(shù)組結(jié)構(gòu)的扁平化。下面的例子中我們從二維數(shù)組中刪除了一行輸出在方法中,首先給出數(shù)組,然后給出要刪除的元素的索引。數(shù)組被傳遞給函數(shù)。 NumPy 是一個Python 庫,用于 Python 編程中的科學(xué)計(jì)算。在本教程中,你將學(xué)習(xí)如何在 NumPy 數(shù)組上以多種方式添加、刪除、排序和操作元素。 NumPy...
摘要:在下面的例子中,我們創(chuàng)建了一個二維數(shù)組并插入了兩列輸出如果沒有使用參數(shù),則會輸出這就是數(shù)組結(jié)構(gòu)的扁平化。下面的例子中我們從二維數(shù)組中刪除了一行輸出在方法中,首先給出數(shù)組,然后給出要刪除的元素的索引。數(shù)組被傳遞給函數(shù)。 NumPy 是一個Python 庫,用于 Python 編程中的科學(xué)計(jì)算。在本教程中,你將學(xué)習(xí)如何在 NumPy 數(shù)組上以多種方式添加、刪除、排序和操作元素。 NumPy...
摘要:下文統(tǒng)一稱為數(shù)組是存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組同語言數(shù)組直接保存數(shù)值而則是能夠?qū)?shù)組進(jìn)行處理的函數(shù)。動態(tài)數(shù)據(jù)類型與的數(shù)組和的這些不可變數(shù)據(jù)類型的適用場景等可變數(shù)據(jù)類型適用于需要不斷對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行修改的場景。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018925396);Numpy,是python中的一個矩陣計(jì)算包,功能類似ma...
摘要:概述在中存在著通用函數(shù)和聚合去對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理通過向量進(jìn)行對數(shù)據(jù)數(shù)組的計(jì)算而這些向量主要依靠一些通用函數(shù)而聚合是對面對大量數(shù)據(jù)時獲取描述性統(tǒng)計(jì)信息的方法。三角函數(shù)提供了大量好用的通用函數(shù),其中對于數(shù)據(jù)科學(xué)家最有用的就是三角函數(shù)。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018925263); 概述 在Numpy中存在著通用函數(shù)...
摘要:而由一個與此數(shù)組相關(guān)系的數(shù)據(jù)類型對象來描述其數(shù)組元素的數(shù)據(jù)格式例如其字符組順序在存儲器中占用的字符組數(shù)量整數(shù)或者浮點(diǎn)數(shù)等等。一個行列的矩陣的是數(shù)組中所有元素的數(shù)量數(shù)組中元素的類型,例如或者數(shù)組中每個元素的大小,單位為字節(jié)存儲數(shù)組元素的緩沖。 原文鏈接 numPy 維基百科 特點(diǎn) NumPy引用CPython(一個使用字節(jié)碼的解釋器),而在這個Python實(shí)現(xiàn)解釋器上所寫的數(shù)學(xué)算法代碼...
小編寫這篇文章的主要目的,主要是來給大家去做一個介紹的,介紹的內(nèi)容主要還是涉及到python的一些相關(guān)事情,比如我們可以利用python去進(jìn)行搭建數(shù)字建模的相關(guān)平臺。其中,主要的內(nèi)容有加深Numpy和Pandas的相關(guān)學(xué)習(xí),具體內(nèi)容,下面給大家詳細(xì)解答下?! umpy學(xué)習(xí) #Numpy的基本使用 ''' Numpy提供了兩種基本的對象:ndarray存儲單一...
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