python中的numpy

开始学习用python实现机器学习的算法,用到了numpy库,好多函数不清楚。

google上找到numpy的官网,可以链接到numpy的reference:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/

这里仅记录学习过程中用到的:

【转】配置python命令tab键自动补全

1. 下载readline模块

http://newcenturycomputers.net/projects/readline.html

2. install readlinemodule

3. edit and configure pythonstartup file%USERPROFILE%中,这是个系统变量,路径是c:\user\用户名\

# python startup file
import sys
import readline
import rlcompleter
import atexit
import os
# tab completion
readline.parse_and_bind(‘tab: complete‘)
# history file
histfile = os.path.join(os.environ[‘HOME‘], ‘.pythonhistory‘)
try:
readline.read_history_file(histfile)
except IOError:
pass
atexit.register(readline.write_history_file, histfile)

del os, histfile, readline, rlcompleter

4. add the enviroment varable to system with administrator role

For windowns

pythonstartupf=path/pythonstartup.py

将.startup.py放到%USERPROFILE%
添加环境变量PYTHONSTARTUP,
值为%USERPROFILE%\.startup.py

For Linux

add the following to you ~/.bash_profile

export PYTHONSTARTUP=~/.pythonstartup
时间: 2024-09-30 01:40:26

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Python安装完Numpy,SciPy和MatplotLib后,可以成为非常犀利的科研利器.网上关于这三个库的安装都写得非常不错,但是大部分人遇到的问题并不是如何安装,而是安装好后因为配置不当,在使用时总会出现import xxx error之类的错误.我也是自己摸索了很久才发现如何去正确配置的.下面就详细说下安装和配置的过程. 1.安装Python,这里选择2.7还是3.4都行,不过推荐使用2.7,毕竟现在的教程大部分还是基于2.7的,3.4跟2.7的语法还是略有不同,为了避免语法错误的麻烦

Python中的Numpy包

通过本次学习你可以掌握Numpy Numpy介绍(获取地址) numpy的主要对象是同质多维数组.也就是在一个元素(通常是数字)表中,元素的类型都是相同的. numpy的数组类被成为ndarray.别名为array.numpy.array与标准python库类array.array不一样,标准库类中的那个只能处理一维数组并且功能更少. 例如ndarray为矩阵 关于维数和类型操作:ndarray.ndim                 数组的轴(维度)的数量.ndarray.shape:   

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Python中使用numpy创建的array之间的乘法

import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. 矩阵与矩阵: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) c = a.copy() a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘,为3x3的矩阵 np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘,为3x3的矩阵 矩阵与向量: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7

Python中安装numpy,scipy,matplotlib安装方法

这个吧,说简单也简单,说难吧我捣鼓了两天才弄出来,真是头发都急白了.其实只要一个网址就搞定了,嘿嘿 http://www.lfd.uci.edu 这里面有你需要的任何东西,当你运行python import 的时候提示缺什么,你就到这里下载安装就可以了 测试下列语句就可以验证是否安装成功: import matplotlib import numpy import scipy import pyparsing import matplotlib.pyplot as plt 这些都不出错就ok了!

Python中使用numpy创建初始化array

import numpy as np np.arange(10, 100, 20, dtype = float) #numpy中的arange与普通的range作用一样,即range(start, stop, step) #arange可以通过dtype来指定创建的数组类型,数组不同与元组和列表,整个数组的类型必须是一样的. np.linspace(start, stop, number) #其中number指定了start到stop之间的个数(包含两端点值) 当然也可以产生随机数来初始化数组.

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python中数组,列表,元组的区别、定义、功能

准确的来说,在python中是没有数组类型的,python中取而代之的是列表和元组.列表比元组好用,因为元组一旦定义就没法修改.而列表不仅可以和数组一样按索引访问,还有一堆的功能. 列表: (1)添加 往列表a的尾部追加元素:a.append(i) 往列表a中的任何位置追加元素:a.insert(i,elem),其中i表示索引位置,elem表示元素. (2)删除: 删除指定位置的元素:del a[i] 删除列表中的元素: a.remove(elem) 删除列表尾部的元素(有点像栈pop哈哈):

python中的列表及numpy数组排序

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