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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy Matplotlib
摘要：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。 Windows 系统安装 Matplotlib 进入到 cmd 窗口下，执行以下命令： python
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy IO
摘要：Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。 npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。 常用的 IO 函数有： load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 线性代数
摘要：import numpy.matlib import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11,12],[13,14]]) print(np.dot(a,b)) numpy.vdot() 函数是两个向量的点积。 如果第一个参数
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 矩阵库(Matrix)
摘要：import numpy.matlib import numpy as np print (np.matlib.empty((2,2))) # 填充为随机数据 numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。 import numpy.matlib import numpy
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 副本和视图
摘要：副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。 视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。 视图一般发生在： 1、numpy 的切片操
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 字节交换
摘要：大端模式：指数据的高字节保存在内存的低地址中，而数据的低字节保存在内存的高地址中，这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理：地址由小向大增加，而数据从高位往低位放 小端模式：指数据的高字节保存在内存的高地址中，而数据的低字节保存在内存的低地址中，这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 排序、条件刷选函数
摘要：numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下： numpy.sort(a, axis, kind, order) 参数说明： a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴，如果没有数组会被展开，沿着最后的轴排序， axis=0 按列排序，axis=1 按行排序 kind:
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 统计函数
摘要：NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 import numpy as np a = np.array([[3,7,
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 算术函数
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。 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshap
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 数学函数
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。 NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print ('不同角度的正弦值：')
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 字符串函数
摘要：这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。 add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 multiply() 返回按元素多重连接后的字符串 center() 居中字符串 capitalize() 将字符串第一个字母转换为大写 title() 将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写 l
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 位运算
摘要：bitwise_and() 函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算。 import numpy as np print ('13 和 17 的二进制形式：') a,b = 13,17 print (bin(a), bin(b)) print ('\n') print ('13 和 17 的位与：'
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：Numpy 数组操作
摘要：import numpy as np a = np.arange(8) print ('原始数组：') print (a) print ('\n') b = a.reshape(4,2) print ('修改后的数组：') print (b) numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 迭代数组
摘要：import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2,3) print ('原始数组是：') print (a) print ('\n') print ('迭代输出元素：') for x in np.nditer(a): print (x, end=", " )
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 广播(Broadcast)
摘要：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 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 高级索引
摘要：import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print (y) import numpy as np x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 切片和索引
摘要：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，从原数组中切割出一个新数组。 import numpy as np a = np.arange(10) s = slice(2,7,2) # 从
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 从数值范围创建数组
摘要：import numpy as np x = np.arange(5) print (x) import numpy as np # 设置了 dtype x = np.arange(5, dtype = float) print (x) import numpy as np x = np.arang
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 从已有的数组创建数组
摘要：import numpy as np x = [1,2,3] a = np.asarray(x) print (a) import numpy as np x = (1,2,3) a = np.asarray(x) print (a) import numpy as np x = [(1,2,3),
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吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 创建数组
摘要：import numpy as np x = np.empty([3,2], dtype = int) print (x) import numpy as np # 默认为浮点数 x = np.zeros(5) print(x) # 设置类型为整数 y = np.zeros((5,), dtype
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