- argsort函数 返回的是数组值的索引值 import numpy as np x = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # 从小到大 np.argsort(x) Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4]) # 从大到小 np.argsort(-x) Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])123456... argsort函数 返回的是数组值的索引值 import numpy as np x = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # 从小到大 np.argsort(x) Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4]) # 从大到小 np.argsort(-x) Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])123456...
- numpy.random随机函数 rand(d0, d1,...dn) 随机数组, 浮点数，[0, 1)均匀分布 randn(d0, d1,...dn) 随机数组，正态分布 randint(low, high, shape) 指定随机范围 seed(s) 随机种子 shuffle(a) 随机排列第一轴， 改变数组a permutation(a) 根据第一轴返回乱序数组... numpy.random随机函数 rand(d0, d1,...dn) 随机数组, 浮点数，[0, 1)均匀分布 randn(d0, d1,...dn) 随机数组，正态分布 randint(low, high, shape) 指定随机范围 seed(s) 随机种子 shuffle(a) 随机排列第一轴， 改变数组a permutation(a) 根据第一轴返回乱序数组...
- Key and Imports In this cheat sheet, we use the following shorthand: arr | A NumPy Array object You’ll also need to import numpy to get started: import numpy as np Importing/exporti... Key and Imports In this cheat sheet, we use the following shorthand: arr | A NumPy Array object You’ll also need to import numpy to get started: import numpy as np Importing/exporti...
- 在Python语言中，in是一个使用频率非常高的操作符，用于判断对象是否位于字符串、元组、列表、集合或字典中。in操作和人的思维方式高度吻合，写起来近乎于自然语言，充分体现了Python的哲学理念。 >>> 'or' in 'hello world' True >>> 5 in {1,2,3,4} False >>>... 在Python语言中，in是一个使用频率非常高的操作符，用于判断对象是否位于字符串、元组、列表、集合或字典中。in操作和人的思维方式高度吻合，写起来近乎于自然语言，充分体现了Python的哲学理念。 >>> 'or' in 'hello world' True >>> 5 in {1,2,3,4} False >>>...
- 在科学计算和数据处理领域，数据插值是我们经常面对的问题。尽管 numpy 自身提供了 numpy.interp 插值函数，但只能做一维线性插值，因此，在实际工作中，我们更多地使用 scipy 的 interpolate 子模块。关于 numpy 和 scipy 的关系，有兴趣的话，可以参考拙作《数学建模三剑客MSN》。 遗憾的是，scipy.interpolate 只... 在科学计算和数据处理领域，数据插值是我们经常面对的问题。尽管 numpy 自身提供了 numpy.interp 插值函数，但只能做一维线性插值，因此，在实际工作中，我们更多地使用 scipy 的 interpolate 子模块。关于 numpy 和 scipy 的关系，有兴趣的话，可以参考拙作《数学建模三剑客MSN》。 遗憾的是，scipy.interpolate 只...
- 文章目录 1. 小试牛刀 2. 图像处理 3. 代码加速 4. 旋转矩阵 5. 求解线性方程组 6. 求解非线性方程（组） 7. 数值积分 8. 数据插值 8.1 一维插值 8.2 二维插值 8.3 散列数据插值到网格 8.4 高阶快插 9. 拟合 10. 数据平滑 11. k-means均值算法 ... 文章目录 1. 小试牛刀 2. 图像处理 3. 代码加速 4. 旋转矩阵 5. 求解线性方程组 6. 求解非线性方程（组） 7. 数值积分 8. 数据插值 8.1 一维插值 8.2 二维插值 8.3 散列数据插值到网格 8.4 高阶快插 9. 拟合 10. 数据平滑 11. k-means均值算法 ...
- tensor中的比较 比较函数中有一些是逐元素比较，操作类似于逐元素操作，还有一些则类似于归并操作。常用比较函数如表3-6所示。 常用比较函数 函数 功能 gt/lt/ge/le/eq/ne 大于/小于/大于等于/小于等于/等于/不等 topk 最大的k个数 sort 排序 max/min 比较两... tensor中的比较 比较函数中有一些是逐元素比较，操作类似于逐元素操作，还有一些则类似于归并操作。常用比较函数如表3-6所示。 常用比较函数 函数 功能 gt/lt/ge/le/eq/ne 大于/小于/大于等于/小于等于/等于/不等 topk 最大的k个数 sort 排序 max/min 比较两...
- @Author ： By Runsen @Written Date：2019/06/09 @modified Date：2020/5/13 这篇2019/06/09写的，因为要写成专栏挣钱，在今日2020/5/13整理，很多都是官方文档和看的视频教程整理的。 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据... @Author ： By Runsen @Written Date：2019/06/09 @modified Date：2020/5/13 这篇2019/06/09写的，因为要写成专栏挣钱，在今日2020/5/13整理，很多都是官方文档和看的视频教程整理的。 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据...
- @Author ： By Runsen @Date ： 2020/5/13 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。 本专栏数据分析全系列：将使用Excel，Powerbi，Python，R，Sql，SPSS，stata以及T... @Author ： By Runsen @Date ： 2020/5/13 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。 本专栏数据分析全系列：将使用Excel，Powerbi，Python，R，Sql，SPSS，stata以及T...
- 科学计算工具NumPy（1）：ndarray的创建于数据类型 科学计算工具NumPy（2）：ndarray的矩阵处理 科学计算工具NumPy（3）：ndarray的元素处理 Numpy（Numerical Python） Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩... 科学计算工具NumPy（1）：ndarray的创建于数据类型 科学计算工具NumPy（2）：ndarray的矩阵处理 科学计算工具NumPy（3）：ndarray的元素处理 Numpy（Numerical Python） Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩...
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- 科学计算工具NumPy（1）：ndarray的创建于数据类型 科学计算工具NumPy（2）：ndarray的矩阵处理 科学计算工具NumPy（3）：ndarray的元素处理 ndarray的矩阵运算 数组是编程中的概念，矩阵、矢量是数学概念。 在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义! 1. 矢量运算：相同大小的数组间运算应用在元素... 科学计算工具NumPy（1）：ndarray的创建于数据类型 科学计算工具NumPy（2）：ndarray的矩阵处理 科学计算工具NumPy（3）：ndarray的元素处理 ndarray的矩阵运算 数组是编程中的概念，矩阵、矢量是数学概念。 在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义! 1. 矢量运算：相同大小的数组间运算应用在元素...
- 前段时间，我已经在公众号为大家分享了Python数据分析 “三剑客” 之Numpy的系列文章 ，受到了好多朋友的赞赏。这里在正式讲述Pandas之前，先带着大家回顾一下10篇Numpy经典文章。 1 Numpy “这样” 开篇，才会被温柔以待！2 创建Numpy数组的 “7种” 方法，最全，必看！3 这些Numpy知识点，我猜99.99%的人不知道？4 这3个函数，是... 前段时间，我已经在公众号为大家分享了Python数据分析 “三剑客” 之Numpy的系列文章 ，受到了好多朋友的赞赏。这里在正式讲述Pandas之前，先带着大家回顾一下10篇Numpy经典文章。 1 Numpy “这样” 开篇，才会被温柔以待！2 创建Numpy数组的 “7种” 方法，最全，必看！3 这些Numpy知识点，我猜99.99%的人不知道？4 这3个函数，是...
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