偷懒的阿贤 - 博客园

2025年11月27日

摘要：与python列表和Matlab不同，Numpy数组的七篇仅仅是原数组的一个视图，换言之，Numpy切片并不会创建新的变量 import numpy as nparr = np.arange(10)print("创建原数组arr：" + str(arr))cut = arr[ :3]print("创阅读全文

posted @ 2025-11-27 16:54 偷懒的阿贤阅读(5) 评论(0) 推荐(0)

访问数组元素

摘要： import numpy as np#访问向量arr1 = np.arange(1,10)print("创建向量")print("正着访问" + str(arr1[3]))print("倒着访问" + str(arr1[-1]))arr1[3] = 100print("修改第四个元素" + str( 阅读全文

posted @ 2025-11-27 16:53 偷懒的阿贤阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月25日

创建递增数组

摘要： import numpy as nparr1 = np.arange(10)print("\n"+"从0开始到10之前结束："+str(arr1))arr2 = np.arange(10,20)print("\n"+"从10开始到20之前结束："+str(arr2))arr3 = np.arange 阅读全文

posted @ 2025-11-25 17:48 偷懒的阿贤阅读(5) 评论(0) 推荐(0)

创建同值数组

摘要： import numpy as np'''同值数组在创建时，已经设定为浮点型数组'''arr1 = np.zeros(10)print("\n" + "全0数组：:" + str(arr1))arr2 = np.ones((1,3))print("\n" + "全1数组:" + str(arr2)) 阅读全文

posted @ 2025-11-25 17:48 偷懒的阿贤阅读(5) 评论(0) 推荐(0)

创建随机数组

摘要： import numpy as nparr1 = np.random.random(5)print("\n" + "0-1均匀分布的浮点型随机数组：" + str(arr1))#(100-60)相当于把 [0, 1)区间映射到 [0, 40)区间。arr2 = (100-60) * np.rando 阅读全文

posted @ 2025-11-25 17:48 偷懒的阿贤阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

创建指定数组

摘要： import numpy as nparr1 = np.array([11,1,1,1,])print("\n" + "创建一维数组--向量:" + str(arr1))arr2 = np.array([[1,1,1,1,1]])print("\n" + "创建二维数组--一行矩阵:" + str( 阅读全文

posted @ 2025-11-25 17:47 偷懒的阿贤阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月11日

数组维度

摘要： '''数组维度'''#(1)一维维度与二维数组'''不同维度的数组之间，从外形上的本质区别是一维数组使用1层中括号表示二维数组使用2层中括号表示三维数组使用3层中括号表示有些函数需要传入数组的形状参数，不同维度数组的形状参数为一维数组的形状参数形如：x或y二维数组的形状参数形如：(x,y)三维数组的阅读全文

posted @ 2025-11-11 14:46 偷懒的阿贤阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

数据类型

摘要： import numpy as np'''数据类型'''#(1)整数型数组和浮点型数组#创建整数型数组arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) #元素若都是整数，则为整数型数组print("\n"+ "元素若都是整数，则为整数型数组:" + str(arr1))#创建浮点型数阅读全文

posted @ 2025-11-11 12:09 偷懒的阿贤阅读(6) 评论(0) 推荐(0)

pandas介绍

摘要：关于数学统计的各种运算，及文件读写的数学库阅读全文

posted @ 2025-11-11 10:39 偷懒的阿贤阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

numpy介绍

摘要：用来数据计算的基础线性代数数学库用来解决矩阵的运算核心为ndarray，矢量化运算，广播机制广播机制：两个矩阵在做运算时，会自动填充空缺的行列阅读全文

posted @ 2025-11-11 10:32 偷懒的阿贤阅读(4) 评论(0) 推荐(0)