Numpy简介

Numpy是一个开源的Python科学计算基础库。

一个强大的N维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合C/C++/Fortran代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

Numpy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。

Numpy的引用：

import numpy as np

引用使用别名np，尽管别名可以省略或更改，建议使用上述约定的别名。

N维数组对象：ndarray

例：计算A²+B³，其中，A和B是一维数组

def pySum():a=[0,1,2,3,4]b=[9,8,7,6,5]c=[]for i in range(len(a)):c.append(a[i]**2 + b[i]**3)return c
print(pySum())

import numpy as np
def npSum():a=np.array([0,1,2,3,4])b=np.array([9,8,7,6,5])c=a**2+b**3return c
print(npSum())

第二种方法使用Numpy库直接给出a,b两个数组即可，然后计算得到结果，不需要写循环。

数组对象可以去掉元素间运算所需的循环,使一维向量更像单个数据。
设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。
科学计算中，一个维度所有数据的类型往往都相同。数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间。

N维数组对象：ndarray

ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：实际数据、描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）
ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始。

np.array()生成一个ndarray数组，ndarray在程序中的别名是array。np.array()输出成[]形式，元素由空格分割。

ndarray对象的属性：

属性	说明
.ndim	秩，即轴的数量或维度的数量
.shape	ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列
.size	ndarray对象元素的个数，相当于.shape中n*m的值
.dtype	ndarray对象的元素类型
.itemsize	ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位

In[1]:
import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3,4])
print('创建的数组为：',arr1)
arr2=np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])
print(arr2)Out[1]:
创建的数组为： [1 2 3 4]
[[1 2 3 4][2 3 4 5]]In[2]:
arr2.shape#查看数组结构Out[2]:
(2, 4)In[3]:
arr2.dtype#查看数组类型
Out[3]:
dtype('int32')In[4]:
arr2.size#查看数组元素个数
Out[4]:
8In[5]:
arr2.itemsize#查看数组每个元素大小
Out[5]:
4In[6]:
arr2.ndim#数组的维度
Out[6]:
2

ndarray的元素类型：

数据类型	说明
bool	布尔类型，True或False
intc	与C语言中的int类型一致，一般是int32或int64
intp	用于索引的整数，与C语言中ssize_t一致，int32或int64
int8	字节长度的整数，取值：[-128,127]
int16	16位长度的整数，取值：[-32768, 32767]
int32	32位长度的整数，取值：[-2³¹, 2³²-1]
int64	64位长度的整数，取值：[-2⁶³, 2⁶³-1]
uint8	8位无符号整数，取值[0,255]
uint16	16位无符号整数，取值：[0,65535]
uint32	32位无符号整数，取值：[0,2³²-1]
uint64	64位无符号整数，取值：[0,2⁶⁴-1]
float16	16位半精度浮点数：1位符号位，5位指数，10位尾数
float32	32位半精度浮点数：1位符号位，8位指数，23位尾数
float64	64位半精度浮点数：1位符号位，11位指数，52位尾数
complex64	复数类型，实部和虚部都是32位浮点数
complex128	复数类型，实部和虚部都是64位浮点数

对比：Python语法仅支持整数、浮点数和复数3种类型
科学计算涉及数据较多，对存储和性能都有较高要求。
对元素类型精细定义，有助于NumPy合理使用存储空间并优化性能。
对元素类型精细定义，有助于程序员对程序规模有合理评估。

ndarray数组可以由非同质对象构成。非同质ndarray元素为对象类型。

非同质ndarray对象无法有效发挥Numpy优势，尽量避免使用。

In[7]:
x=np.array([[0,1,2,3,4],[9,8,7,6]])
x.shape
Out[7]:
(2,)In[8]:
x.dtype
Out[8]:
dtype('O') #O类型表示对象，元素维度数据不同，将每个元素都视为一个对象In[9]:
x
Out[9]:
array([list([0, 1, 2, 3, 4]), list([9, 8, 7, 6])], dtype=object)

创建ndarray数组

从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组

x=np.array(list/tuple)
x=np.array(list/tuple, dtype=np.float32)

使用Numpy中函数创建ndarray数组，如：arange（注意，不是arrange！！！），ones，zeros等

In[1]: np.arange(0,1,0.1)    #产生有起点和终点的固定步长的数组，起点默认0，步长默认1
Out[1]: array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])In[2]: np.linspace(0,1,12) #产生12个[0,1]区间的数
Out[2]: array([0.        , 0.09090909, 0.18181818, 0.27272727, 0.36363636,0.45454545, 0.54545455, 0.63636364, 0.72727273, 0.81818182,0.90909091, 1.        ])In[3]: np.logspace(0,2,20)#产生[0,2]之间的等比数列
Out[3]: array([  1.        ,   1.27427499,   1.62377674,   2.06913808,2.6366509 ,   3.35981829,   4.2813324 ,   5.45559478,6.95192796,   8.8586679 ,  11.28837892,  14.38449888,18.32980711,  23.35721469,  29.76351442,  37.92690191,48.32930239,  61.58482111,  78.47599704, 100.        ])In[4]: np.eye(4)#产生单位矩阵
Out[4]: array([[1., 0., 0., 0.],[0., 1., 0., 0.],[0., 0., 1., 0.],[0., 0., 0., 1.]])In[5]: np.diag([1,2,3,4])
Out[5]: array([[1, 0, 0, 0],[0, 2, 0, 0],[0, 0, 3, 0],[0, 0, 0, 4]])In[6]: np.zeros((2,3))#产生0数组
Out[6]: array([[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]])In[7]: np.ones([4,3])#产生全1数组
Out[7]: array([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])#np.ones_like(a)根据数组a的形状生成一个全1数组
#np.zeros_like(a)根据数组a的形状生成一个全0数组
#np.full_like(a,val)根据数组a的形状生成一个数组，值全为valIn[8]: np.random.random(100)#无约束条件下生成随机数
Out[8]: array([0.67781333, 0.09641575, 0.81744244, 0.51278574, 0.98454235,0.86534111, 0.33520735, 0.21342638, 0.06603498, 0.01996554])In[9]: np.random.rand(4,5)#服从“0~1”均匀分布的数组
Out[9]: array([[0.68965255, 0.23693354, 0.08128558, 0.05926917, 0.85667476],[0.0832    , 0.21984451, 0.39034674, 0.62013218, 0.58911233],[0.20491853, 0.35134618, 0.79328201, 0.82678033, 0.41156243],[0.95250391, 0.39173906, 0.93848367, 0.62982597, 0.76634915]])#服从标准正态分布的数组，基本上取值主要在-1.96~+1.96之间
In[10]: np.random.randn(4,5)
Ou[10]: array([[-0.16638873, -0.07524763, -0.65528112,  0.03723065,  1.72830986],[-2.54330122,  0.93422113,  0.94859713, -0.23486067, -0.03668511],[-0.07051164, -0.0346533 ,  1.13803941,  0.43895906,  1.58496663],[-0.51918301, -0.30385197,  1.39331684,  0.52738113,  0.69320662]])#生成给定范围的随机数，如最小值不小于2，最大值不大于10的2行5列数组
In[11]: np.random.randint(2,10,size=[2,5])
Out[11]: array([[7, 6, 5, 7, 7],[2, 3, 7, 8, 2]])

常用随机数生成函数

函数	说明
rand(d0,d1,…,dn)	根据d0~dn创建随机数数组浮点数，[0,1]，均匀分布
randn(d0,d1,…,dn)	根据d0~dn创建随机数数组，标准正态分布
randint(low[,high,shape])	根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)
seed(s)	随机数种子，s是给定的种子值
permutation(a)	根据数组a的第1轴产生一个新的乱序数组，不改变数组a
shuffle(a)	根据数组a的第1轴进行随机排序，改变数组a
choice(a[,size,replace,p])	从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组，replace表示是否可以重用元素，默认为False
binomial	产生二项分布的随机数
normal(loc,scale,size)	产生正太（高斯）分布的数组，loc均值，scale标准差，size形状
poisson(lam,size)	产生泊松分布的数组，lam随机事件发生率，size形状
beta	产生beta分布的随机数
chisquare	产生卡方分布的随机数
gamma	产生gamma分布的随机数
uniform(low,high,size)	产生在[low,high)均匀分布的随机数，size形状

从字节流中创建ndarray数组
从文件中读取特定格式，创建ndarray数组

访问数组

索引和切片

索引：获取特定位置的元素；
切片：获取数组元素子集。

一维数组的索引

In[0]: arr=np.arange(10)arr[5]#整数下标访问，下标从0开始
Out[0]: 5In[1]: arr[3:5]#范围访问，包括左边不包括右边
Out[1]: array([3, 4])In[2]: arr[:5]#省略左下标，表示从arr[0]开始
Out[2]: array([0, 1, 2, 3, 4])In[3]: arr[-1]#下标可以用负数，表示从后往前数的第几个元素
Out[3]: 9In[4]:arr[2:4]=100,101 #下标修改元素arr
Out[4]:array([  0,   1, 100, 101,   4,   5,   6,   7,   8,   9])In[5]:arr[1:-1:2] #开始编号：终止编号（不含）：步长，2表示隔一个取一个元素
Out[5]:array([  1, 101,   5,   7])In[6]:arr[5:1:-2] #步长为负数时，左下标必须>右下标
Out[6]:array([  5, 101])

多维数组的索引

In[1]:arr=np.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])arr
Out[1]:array([[ 1,  2,  3,  4,  5],[ 4,  5,  6,  7,  8],[ 7,  8,  9, 10, 11]])In[2]:arr[0,3:5] #第0行中第3和第4列的元素
Out[2]:array([4, 5])In[3]:arr[1:,2:] #第2和3行中第3—5列的元素
Out[3]:array([[ 6,  7,  8],[ 9, 10, 11]])#从两个序列的对应位置取出两个整数来组成下标：arr[0,1],arr[1,2],arr[2,3]
In[4]:arr[[(0,1,2),(1,2,3)]]
Out[4]:array([ 2,  6, 10])# 第2、3行中第0、2、3列的元素
In[5]:arr[1:,(0,2,3)]
Out[5]:array([[ 4,  6,  7],[ 7,  9, 10]])# mask是一个布尔数组，它索引第1、3行中第2列的元素
In[6]:mask=np.array([1,0,1],dtype=np.bool)arr[mask,2]
Out[6]:array([3, 9])

改变数组形状

In[1]:arr=np.arange(12)arr
Out[1]:array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])In[2]:arr.reshape(3,4)#重新设置数组形状
Out[2]:array([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]])In[3]:arr.reshape(3,4).ndim #查看数组维度
Out[3]:2

使用ravel、flatten函数展平数组

In[1]:arr=np.arange(12).reshape(3,4)arr
Out[1]:array([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]])In[2]:arr.ravel()
Out[2]:array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])In[3]:arr.flatten()#横向展平
Out[3]:array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])In[4]:arr.flatten('F') #纵向展平
Out[4]:array([ 0,  4,  8,  1,  5,  9,  2,  6, 10,  3,  7, 11])

数组的运算

numpy一元函数

函数	说明
np.abs(x) np.fabs(x)	计算各元素的绝对值
np.sqrt(x)	平方根
np.square(x)	平方
np.log(x) np.log10(x) np.log2(x)	自然对数、10底对数和2底对数
np.ceil(x) np.floor(x)	ceiling值或floor值
np.rint(x)	四舍五入值
np.modf(x)	将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回
np.cos(x) np.cosh(x) np.sin(x) np.sinh(x) np.tan(x) np.tanh(x)	普通型和双曲型三角函数
np.exp(x)	各元素的指数值
np.sign(x)	符号值，1（+），0，-1（-）

numpy二元函数

函数	说明
+ - * / **	两个数组各元素进行对应运算
np.maximum(x,y) np.fmax() np.maximum(x,y) np.fmax()	元素级的最大值/最小值
np.mod(x,y)	元素级的模运算
np.copysign(x,y)	将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应元素
> < >= <= == !=	算术比较，产生布尔型数组

梯度函数

梯度：连续值之间的变化率，即斜率。XY坐标轴连续三个X坐标对应的Y轴值：a,b,c，其中，b的梯度为：(c-a)/2

np.gradient(f)：计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度。

In[1] : import numpy as npa=np.random.randint(0,20,(5))a
Out[1]: array([ 5,  0, 10,  7,  8])In[2] : np.gradient(a)#拿元素0举例，梯度=(10-5)/2
Out[2]: array([-5. ,  2.5,  3.5, -1. ,  1. ])In[3] : c=np.random.randint(0,50,(3,5))c
Out[3]: array([[45, 16, 20, 49, 27],[25, 22, 18,  1, 15],[34,  4, 17, 24, 13]])In[4] : np.gradient(c)#会有两个数组，每个数组代表在第n维中的梯度
Out[4]: [array([[-20. ,   6. ,  -2. , -48. , -12. ],[ -5.5,  -6. ,  -1.5, -12.5,  -7. ],[  9. , -18. ,  -1. ,  23. ,  -2. ]]),array([[-29. , -12.5,  16.5,   3.5, -22. ],[ -3. ,  -3.5, -10.5,  -1.5,  14. ],[-30. ,  -8.5,  10. ,  -2. , -11. ]])]

组合数组

横向组合：np.hstack((arr1,arr2))
纵向组合：np.vstack((arr1,arr2))
横向组合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=1))
纵向组合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=0))

切割数组

hsplit实现横向分割：np.hsplit(arr1,2)
vsplit实现横向分割：np.vsplit(arr,2)
split实现横向分割：np.split(arr,2,axis=1)
split实现纵向分割：np.split(arr,2,axis=0)

矩阵与通用函数

创建与组合矩阵

使用mat函数创建：matr1=np.mat(“1 2 3;4 5 6;7 8 9”)
使用matrix函数创建：matr2=np.matrix([[123],[456],[789]])
使用bmat函数合成矩阵：np.bmat(“arr1 arr2;arr1 arr2”)

矩阵运算

矩阵与数相乘：matr1*3
矩阵相加减：matr1±matr2
矩阵相乘：matr1*matr2
矩阵对应元素相乘：np.multiply(matr1,matr2)
矩阵特有属性：①T：返回自身的转置；②H：返回自身的共轭转置③I：返回自身的逆矩阵；④A：返回自身数据的2维数组的一个视图

ufunc函数

全称通用函数，是一种能够对数组中所有元素进行操作的函数。

四则运算:加(+）、减（-）、乘（*）、除（/)、幂（**）。数组间的四则运算表示对每个数组中的元素分别进行四则运算，所以形状必须相同。
比较运算: >、<、==、>=、=、!=。比较运算返回的结果是一个布尔数组，每个元素为每个数组对应元素的比较结果。
逻辑运算: np.any 函数表示逻辑“or”, np.all 函数表示逻辑“and”。运算结果返回布尔值。

广播机制

广播是指不同形状的数组之间执行算术运算的方式。需要遵循个原则：

让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐。
输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值。
如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错。
当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值。

利用Numpy进行统计分析

CSV文件

CSV（Comma-Separated Value，逗号分隔值），用来存储批量数据。
CSV数据存取可以使用np.loadtxt()和np.savetxt()函数。

读写文件

主要有二进制文件的读写和文件列表形式的数据读写两种形式。

save函数是以二进制的格式保存数据，np.save("…/tmp/save_arr",arr)
load函数是从二进制的文件中读取数据，np.load("…/tmp/save_arr.npy")
savez函数可以将多个数组保存到一个文件中，np.savez("…/tmp/savez_arr",arr1,arr2)
存储时可以省略扩展名，但读取时不能省略扩展名。

读取文本格式的数据

savetxt
np.savetxt("…/tmp/arr.txt",arr,fmt="%d",delimiter=",")，将数组写到某种分隔符隔开的文本文件中。
loadtxt
np.loadtxt("…/tmp/arr.txt",delimiter=",")，函数执行的是把文件加载到一个二维数组中。
genfromtxt
np.genfromtxt("…/tmp/arr.txt",delimiter=".")，函数面向的是结构化数组和缺失数据。
tofile
a.tofile(frame, sep=’,’, format=’%s’) ，其中frame是文件、字符串，sep是数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制；format写入数据的格式。
fromfile
np.fromfile(frame, dtype=float, count=-1, sep=’,’)，从文件读取数据，其中dtype是读取的数据类型，count读入元素个数，-1表示读取整个文件；sep数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制。tofile和fromfile需要配合使用。

a=np.arange(100).reshape(5,20)
a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35,36, 37, 38, 39],[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55,56, 57, 58, 59],[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75,76, 77, 78, 79],[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95,96, 97, 98, 99]])a.tofile('b.dat',sep=',',format='%d')#写入文件b.datc=np.fromfile('b.dat',dtype=np.int,sep=',').reshape(2,2,25)#从文件b.dat中读取
c
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24],[25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40,41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]],[[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65,66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74],[75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90,91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]])

直接排序

arr.sort()
sort函数也可以指定一个axis参数，使得sort函数可以沿着指定轴对数据集进行排序。axis=1为沿横轴排序；axis=0为沿纵轴排序。

间接排序

argsort函数返回值为重新排序值的下标，arr.argsort()
lexsort函数返回值是按照最后一个传入数据排序的，np.lexsort((a,b,c))

去重与重复数据

通过unique函数可以找出数组中唯一值并返回已排序的结果
tile函数主要有两个参数，参数"A"指定重复的数组，参数"reps"指定重复的次数。np.tile(A, reps)
repeat函数主要有三个参数，参数"a"是需要重复的数组元素，参数“repeats”是重复次数，参数“axis”指定沿着哪个轴进行重复，axis=0表示按行进行元素重复，axis=1表示按列进行元素重复。numpy.repeat(a, repeats,axis=None)
这两个函数的主要区别在于，tile函数是对数组进行重复操作，repeat函数是对数组中的每个元素进行重复操作。

常用统计函数

axis=None是统计函数的标配参数。当axis=0时，表示沿着纵轴计算。当axis=1时，表示沿着横轴计算，默认时计算一个总值。

函数	说明
sum(a, axis=None)	根据给定轴axis计算数组a的元素之和，axis整数或元组
mean(a, axis=None)	计算数组均值
average(a, axis=None, weight=None)	计算数组元素的加权平均值
std(a, axis=None)	计算数组标准差
var(a, axis=None)	计算数组方差
min	计算数组最小值
max	计算数组最大值
argmin	返回数组最小元素的降一维后下标
argmax	返回数组最大元素的降一维后下标
unravel_index(index, shape)	根据shape将一维下标index转换成多维下标
ptp(a)	计算数组a中元素最大值与最小值的差
median(a)	计算数组a中元素的中位数（中值）
cumsum	计算所有元素的累计和
cumprod	计算所有元素的累计积

Numpy库及ndarrary基础知识相关推荐

计算机术语中CPU是指______,试题题库_计算机基础知识考试试卷全套.doc
试题题库_计算机基础知识考试试卷全套.doc 第一部分计算机基础知识 (一)单项选择题 1. 世界上第一台计算机使用的物理器件是( ). A)电子管 B)继电器 C)晶体管 D)集成电路 2. 第四 ...
高级工计算机题库,计算机高级工题库5 电脑基础知识 IT计算机专业资料.docx
文档介绍: 计算机高级工题库5_电脑基础知识_IT计算机_专业资料.docx计算机操作员高级理论试题(五)考试时间120分钟一.填空题(每空1分,共15分)(1) 光驱常用倍速來表示数据的传输速度,其 ...
计算机基础知识题库选择题,计算机基础知识篇选择题库
计算机基础知识篇选择题库 (6页) 本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦! 15.9 积分计算机基础知识篇选择题库1.微型计算机的性能指标不包括___ ...
计算机操作基本知识题库,计算机操作基础知识题库.doc
计算机网络考试计算机操作基础知识题库一. 单选题(共 59 题) 1. 在 Excel 工作窗口上, " 状态栏" 是在屏幕的( ). A.上面 B. 下面 C. 左面 D. ...
计算机操作基本知识题库,计算机操作基础知识题库
计算机操作基础知识题库 (11页) 本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦! 14.90 积分计算机操作基础知识题库一.单选题(共59题)1.在 Ex ...
工商管理学计算机应用基础题,计算机应用基础全国网考选择题库（计算机基础知识篇）.pdf...
计算机应用基础全国网考选择题库(计算机基础知识篇).pdf 1 2010 年计算机应用基础全国网考选择题库(计算机基础知识篇) (注计算机应用基础题库已变更,原教材附带蓝色光盘内选择题库不全.) 1. ...
计算机基础知识竞赛题库,详细计算机基础知识资料竞赛题目答案.doc
详细计算机基础知识资料竞赛题目答案.doc w1.电子计算机是只用来进行科学计算的电子设备.( )(还可以用于各行各业)2. 电子计算机区别于其他计算工具的本质特点是能够存储程序和数据.( )3. 微 ...
jieba是python中一个重要的标准函数库_python——Jieba库整理（基础知识+实例）
先上目录,1.Jieba库是什么 2.Jieba库的使用(常见方法及函数) 3.实例--英文文本解析和中文文本解析 1.Jieba库是什么 Jieba库是优秀的中文分词第三方库,中文文本需要通过分词获 ...
python小仙女_python——time库整理（基础知识+实例）
先上目录, 1.Time库的作用2. Time库的使用3.实例 1.Time库的作用 time库是Python中处理时间的标准库提供获取系统时间并格式化输出功能提供系统级精确计时功能,用于程序性能 ...

Numpy库及ndarrary基础知识

Numpy简介

N维数组对象：ndarray

N维数组对象：ndarray

ndarray对象的属性：

ndarray的元素类型：

创建ndarray数组

常用随机数生成函数

访问数组

索引和切片

一维数组的索引

多维数组的索引

改变数组形状

使用ravel、flatten函数展平数组

数组的运算

numpy一元函数

numpy二元函数

梯度函数

组合数组

切割数组

矩阵与通用函数

创建与组合矩阵

矩阵运算

ufunc函数

广播机制

利用Numpy进行统计分析

CSV文件

读写文件

读取文本格式的数据

直接排序

间接排序

去重与重复数据

常用统计函数

Numpy库及ndarrary基础知识相关推荐

最新文章

热门文章