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Numpy Numpy NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! Numpy简单创建数组 Numpy查看数组属性 数组元 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:38
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NumPy - IO ndarray对象可以保存到磁盘文件并从磁盘文件加载。 可用的 IO 功能有: load()和save()函数处理 numPy 二进制文件(带npy扩展名) loadtxt()和savetxt()函数处理正常的文本文件 load()和save()函数处理 numPy 二进制文件 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:37
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NumPy - Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。 Matplotlib 模块最初是由 John D. Hunter 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:36
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NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率。 numpy.histogram() numpy.histogram()函数将输入 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:36
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NumPy - 线性代数 NumPy 包包含numpy.linalg模块,提供线性代数所需的所有功能。 此模块中的一些重要功能如下表所述。 numpy.dot() 此函数返回两个数组的点积。 对于二维向量,其等效于矩阵乘法。 对于一维数组,它是向量的内积。 对于 N 维数组,它是a的最后一个轴上的和 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:35
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NumPy - 矩阵库 NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回矩阵而不是返回ndarray对象。 matlib.empty() matlib.empty()函数返回一个新的矩阵,而不初始化元素。 该函数接受以下参数。 Python Python 其中: 示例 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:33
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NumPy - 副本和视图 在执行函数时,其中一些返回输入数组的副本,而另一些返回视图。 当内容物理存储在另一个位置时,称为副本。 另一方面,如果提供了相同内存内容的不同视图,我们将其称为视图。 无复制 简单的赋值不会创建数组对象的副本。 相反,它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:32
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NumPy - 排序、搜索和计数函数 NumPy中提供了各种排序相关功能。 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 numpy.sort() sort()函数返回输入数组的排序副本。 它有以下参数: 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:31
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NumPy - 字节交换 我们已经知道,存储在计算机内存中的数据取决于 CPU 使用的架构。 它可以是小端(最小有效位存储在最小地址中)或大端(最小有效字节存储在最大地址中)。 numpy.ndarray.byteswap() numpy.ndarray.byteswap()函数在两个表示:大端和小 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:31
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NumPy - 统计函数 NumPy 有很多有用的统计函数,用于从数组中给定的元素中查找最小,最大,百分标准差和方差等。 函数说明如下: numpy.amin() 和 numpy.amax() 这些函数从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值。 示例 Python Python 输出如下: Py 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:30
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