NumPy库入门

这是我学习北京理工大学嵩天老师的<Python数据分析与展示>课程的笔记.嵩老师的课程重点突出.层次分明,在这里特别感谢嵩老师的精彩讲解. NumPy库入门 数据的维度 维度是一组数据的组织形式.数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念. 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:一组数据的有序结构. 区别: 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据: 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合

1.列表与数组 在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C.Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构 区别: 列表:数据类型可以不同,如:[3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.2376'] 数组:数据类型相同 .如[3.14,34.34,3433.3,343.23] 二维数据:二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的集合形式!表格是典型的二维数据! 注意:表格的表头,可以是

Matplotlib库入门 Matplotlib库介绍 Matliotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库. Matliotlib库的效果见:http://matplotlib.org/gallery.html Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发. matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库,相当于快捷方式.导入方式如下: import matplotlib.pyplot as plt 范例:使用Matplotlib库绘图

# NumPy简单入门教程 NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库,它非常重视数组.它允许你在Python中进行向量和矩阵计算,并且由于许多底层函数实际上是用C编写的,因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度. NumPy绝对是科学Python成功的关键之一,如果你想要进入Python中的数据科学和/或机器学习,你就要必须学习它.在我看来,NumPy的API设计得很好,所以我们要开始使用它并不困难. 这是一系列关于科学Python的文章中的第二篇,别忘了看看其他

一.搭建Android开发环境 在使用LEADTOOLS Android库和demo之前,需要根据以下步骤搭建Android开发环境: 1.安装Java Development Kit (JDK) 1.6 ,该开发包中包含 Java Runtimes (JRE) 和库. 2.安装Eclipse. 3.安装Android SDK. 4.在web页面点击USE AN EXISTING IDE,然后点击Download the SDK Tools for Windows. 5.启动Android SD

第一篇在这里:Numpy库进阶教程(一)求解线性方程组 求解特征值和特征向量 关于特征值和特征向量的介绍,可以点击这里 首先创建一个矩阵 In [1]: A=mat("3 -2;1 0") In [2]: A Out[2]: matrix([[ 3, -2], [ 1, 0]]) 在numpy.linalg模块中,eigvals函数可以计算矩阵的特征值,而eig函数可以返回一个包含特征值和对应特征向量的元组. 使用eigvals函数求解特征值 In [3]: linalg.eigval

好久没有用python了 论文决定使用python 朴素贝叶斯和逻辑斯蒂 手生....连cmd命令都快忘记了 所以来重新复习一遍:cd C: 也就是在cmd中,可以敲打cd加上盘符的冒号就可以切换, 其次就是,使用pip install 下载包,但是要先进入Python27/Scpripts 才可以 而我是忘记了..直接在Python27里面用了...不过也没有提示我如何 只是说我的pip要更新  由于直接给出了一个命令提示 ' python -m pip install --upgrade p

第3章 NumPy库 32 3.1 NumPy简史 32 3.2 NumPy安装 32 3.3 ndarray:NumPy库的心脏 33 1 import numpy as np 1 a = np.array([1, 2, 3]) 1 a array([1, 2, 3]) 1 type(a), a.dtype, a.ndim, a.size, a.shape, a.itemsize (numpy.ndarray, dtype('int64'), 1, 3, (3,), 8) 1 b = np.a

Numpy库 英文官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html Numpy库中的数组对象:N维数组类型:ndarray 1)      ndarray的作用: a)      数组对象性可以去掉元素间运算所需的循环,使一维向量更像单个数据. b)     设置专门的数组对象,经过优化,可以提升这类应用的运算速度. 2)      ndarray是一个多维数组对象,有两部分组成: 实际的数据 和 描述这些数据