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  Python數(shù)據(jù)分析 - numpy

  前言 NUMPY（以下簡(jiǎn)稱NP）是Python數(shù)據(jù)分析必不可少的第三方庫，np的出現(xiàn)一定程度上解決了Python運(yùn)算性能不佳的問題，同時(shí)提供了更加精確的數(shù)據(jù)類型。如今，np被Python其它科學(xué)計(jì)算包作為基礎(chǔ)包，已成為Python 數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)...

  CHENGKANG 2019-07-30 14:44 評(píng)論0 收藏0
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  科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)可視化1

  ...創(chuàng)建一個(gè)ndarray對(duì)象。構(gòu)造函數(shù)有如下幾個(gè)可選參數(shù)： np.savetxt() 將array保存到txt文件，并保持原格式 np.loadtxt() loadtxt(fname, dtype=, comments=#, delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)...

  aervon 2019-07-31 10:34 評(píng)論0 收藏0
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  簡(jiǎn)述Numpy

  numpy的數(shù)組對(duì)象ndarray np.array()生成一個(gè)ndarray數(shù)組 np.array()輸出成[]形式，元素由空格分割 軸(axis)：保存數(shù)據(jù)的維度 秩(rank)：軸的數(shù)量 ndarray對(duì)象的屬性 屬性 說明 .ndim 秩，即軸的數(shù)量或維度的數(shù)量 .shape ndarray對(duì)象的尺度...

  shaonbean 2019-07-31 11:15 評(píng)論0 收藏0
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  8種相似度度量方式的原理及實(shí)現(xiàn)

  ...位是一致的, 否則需要標(biāo)準(zhǔn)化處理 python實(shí)現(xiàn) import numpy as np vec1 = np.array([1, 3, 4]) vec2 = np.array([4, 2, 4]) d = np.linalg.norm(vec1-vec2, ord=2) # 或者 d = np.sqrt(np.sum(np.square(vec1-vec2))) 曼哈頓距離(Man...

  lewif 2019-07-31 10:28 評(píng)論0 收藏0
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  【整理】使用Python生成數(shù)據(jù)

  ...([1,3,5,6,7]) # 將序列中的元素順序打亂 使用numpy 使用np.arange() 類似于range，通過指定開始值，終值和步長(zhǎng)來創(chuàng)建表示等差數(shù)列的一維數(shù)組 array = np.arange(10) # list = range(10) print(list) print(array) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] # ! 2個(gè)函數(shù)生...

  Jaden 2019-07-31 11:31 評(píng)論0 收藏0
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  Python數(shù)據(jù)分析

  ...hor: Corwien @file: numpyTest.py @time: 17/11/5 01:32 import numpy as np def main(): lst = [[1, 3, 5], [2, 4, 6]] print(type(lst)) # np_lst = np.array(lst) print(type...

  Shimmer 2019-07-30 14:53 評(píng)論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之線代篇——線性代數(shù)python手冊(cè)（建議收藏）

  ... （1）通過列表創(chuàng)建矩陣 #通過列表創(chuàng)建矩陣import numpy as npm = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] a1 = np.array(m)print(a1：,a1)print(a1的大?。?,a1.shape)print(a1的類型：,type(a1)) （2）通過元組創(chuàng)建矩陣 #通過元組創(chuàng)建矩陣t = ((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)) ...

  andot 2021-09-06 15:02 評(píng)論0 收藏0
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  Numpy中的通用函數(shù)和聚合

  ... 加、減、乘、除都可以使用： 加法,直接用+號(hào)或者使用np.add() 除法,使用/號(hào)或者np.divide() 平方,使用**或者np.power() 乘法,使用*號(hào)或者np.multiply() 剩余的通用函數(shù)操作: 運(yùn)算符 對(duì)應(yīng)的通用函數(shù) 描述 + Np.add 加法運(yùn)算(即 1 + 1 = 2) - Np...

  xorpay 2019-07-31 10:18 評(píng)論0 收藏0
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  僅需10道題輕松掌握Matplotlib圖形處理 | Python技能樹征題

  ...請(qǐng)從以下選項(xiàng)中選出你認(rèn)為正確的答案： A. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)y_1 = np.square(x)y_2 = np.log(x)y_3 = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.plot(x,y_1)fig = plt...

  YorkChen 2021-10-14 09:43 評(píng)論0 收藏0
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  python數(shù)學(xué)建模是加深Numpy和Pandas學(xué)習(xí)

  ...數(shù) 　　1-導(dǎo)入函數(shù) 　　importnumpyasnp 　　2-數(shù)組創(chuàng)建 　　2-1array可將列表或元組轉(zhuǎn)化為ndarray數(shù)組 　　2-2arange在給定區(qū)間內(nèi)創(chuàng)建等差數(shù)組，格式： 　　arange(start=None,stop=None,step=None,dtype=None) 　...

  89542767 2022-12-08 11:34 評(píng)論0 收藏0
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  Numpy 中文用戶指南 3.1 數(shù)據(jù)類型

  ...個(gè)都有獨(dú)特的特點(diǎn)。一旦你導(dǎo)入了NumPy： >>> import numpy as np 這些 dtype 都可以通過 np.bool_ ， np.float32 以及其它的形式訪問。 更高級(jí)的類型不在表中給出，請(qǐng)見結(jié)構(gòu)化數(shù)組一節(jié)。 有5種基本的數(shù)值類型：布爾（bool），整數(shù)（int），...

  褰辯話 2019-07-24 18:36 評(píng)論0 收藏0
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  Python 數(shù)據(jù)科學(xué)常用包 (一) Numpy

  ...。 我們可以簡(jiǎn)單看一下如何開始使用NumPy： import numpy as np numpy.version.full_version 1.16.4 二、NumPy對(duì)象：數(shù)組 NumPy中的基本對(duì)象是同類型的多維數(shù)組（homogeneous multidimensional array），這和C++中的數(shù)組是一致的，例如字符型和數(shù)值型...

  Dean 2019-07-31 11:29 評(píng)論0 收藏0
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  python綜合學(xué)習(xí)三之Numpy和Pandas

  ...數(shù) size：元素個(gè)數(shù) 使用numpy首先要導(dǎo)入模塊 import numpy as np #為了方便使用numpy 采用np簡(jiǎn)寫 列表轉(zhuǎn)化為矩陣： array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表轉(zhuǎn)化為矩陣 print(array) array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) 完整代碼運(yùn)行： # -*- coding:u...

  tinylcy 2019-07-30 17:37 評(píng)論0 收藏0