Numpy常用函数以及解释

NumPy是Python的一个科学计算的基本模块.它是一个Python库,提供了一个多维数组对象,各种衍生对象(如屏蔽数组和矩阵),以及用于数组,数学,逻辑,形状操纵,排序,选择,I/O等快速操作的各种例程 离散傅里叶变换,基本线性代数,基本统计运算,随机模拟等等. 本文主要列出构造数组常用的函数或者成为子模块 一.0-1数组 empty(shape [,dtype,order])                      返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目. empty_like(a

1 求和函数 sum()    求积函数product() 加权平均数 average()    var()求方差     mean()求期望     std()求标准差 说明:在sum()函数中,也可以对列表元祖等与数组类似的序列求和.当数组多维度时,他计算的时所有元素的和.如果指定维度参数axis,则求和沿着指定轴进行.二位数组来说,如果axis=0,则数组沿着第第0轴求和,即对每一列求和,得到一个行矩阵.如果axis = 1则表示沿着第1轴求和,即为对每一行求和. # -*- coding

(1)使用RandomState获得随机数生成器 from numpy import RandomState rdm = RandomState(1) #1为随机种子,只要随机种子seed相同,产生的随机数序列就相同 a = rdm.uniform(1,2,(3,4))print(a) #产生一个3行4列的数组,其中每个元素都是在[1,2]区间内均匀分布的随机数 结果为: [[1.417022 1.72032449 1.00011437 1.30233257] [1.14675589 1.092

Numpy的索引和切片 ndarray对象的内容可以通过索引和切片查看和修改. 索引:ndarray对象中的元素索引基于0开始 切片:对数组里某个片段区域的描述 数组的切片也可以理解为原始数组的局部视图,都是指向内存中的原始数组,所以不同于列表复制,切片上的修改都会直接反映到原始数组上. 索引切片的实例代码演示: Numpy常用函数的代码演示: Numpy的置换函数transpose.T和swapaxes演示与区别 T适用于一.二维数组 arr = np.arange(12).reshape(3

基本属性 在做一些数据分析的时候,我们通常会把数据存为矩阵的形式,然后python本身对于矩阵的操作是不够的,因此出现了numpy这样一个科学开发库来进行python在次上面的不足. Numpy's array 类被称为ndarray. 这个对象常用而重要的属性如下: ndarray.ndim: 输出矩阵(数组)的维度 ndarray.shape: 输出矩阵的各维数大小,相当于matlab中的size()函数 ndarray.size: 输出矩阵(数组)元素的总个数,相当于各维数之积 ndarr

numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可以得到不同的结果,其中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )函数可以将数组转

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

numpy 常用工具函数 -- np.bincount/np.average numpy 常用api(一) numpy 常用api(二) 一个函数提供 random_state 的关键字参数(keyword parameter):是为了结果的可再现性(reoccurrence)或叫可重复性. 1. np.bincount():统计次数 接口为: numpy.bincount(x, weights=None, minlength=None) 1 尤其适用于计算数据集的标签列(y_train)的分布

在了解了 Numpy 的基本运算操作,下面来看下 Numpy常用的函数.     数学运算函数 add(x1,x2 [,out]) 按元素添加参数,等效于 x1 + x2 subtract(x1,x2 [,out]) 按元素方式减去参数,等效于x1 - x2 multiply(x1,x2 [,out]) 逐元素乘法参数,等效于x1 * x2 divide(x1,x2 [,out]) 逐元素除以参数,等效于x1 / x2 exp(x [,out]) 计算输入数组中所有元素的指数. exp2(x [