摘要：
NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。 三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。 实例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print ('不同角度 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:55
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摘要：
NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。 需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。 实例 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).res 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:54
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摘要：
Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类： 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份一维数组拷贝（一 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:51
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摘要：
NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。 实例 import numpy 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:44
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NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:42
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NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 整数数组索引 以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。 实例 import numpy as np x = n 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:38
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摘要：
NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行（不包含stop 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:11
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NumPy 从数值范围创建数组 学习如何从数值范围创建数组。 numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下： numpy.arange(start, stop, step, dtype) 根据 start 与 stop 指 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:03
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本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。 numpy.asarray numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个，比 numpy.array 少两个。 numpy.asarray(a, dtype = None, order = None 阅读全文
posted @ 2022-03-18 08:56
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摘要：
NumPy 创建数组 ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。 numpy.empty numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组（空数组,随机数值）： numpy.empty(s 阅读全文
posted @ 2022-03-18 08:44
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