数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 入门（一）
前言你好，感谢你能点进来本篇博客，请不要着急退出，相信我，如果你有一定的 Python 基础，想要学习 Python数据分析的三大库：numpy，pandas，matplotlib；这篇文章不会让你失望，本篇博客是 【AIoT阶段一（下）】 的内容：Python数据分析，关于AIoT的详细介绍，详见博客：AIoT(人工智能+物联网)知识总结+实战项目，如果你没有 Python 基础，建议先修：P....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 入门（二）
1.2 NumPy数组引出下面我们就开始写代码：写完一行之后我们点击运行，同样用快捷键：Shift + Enter 也可以运行：如下可以查看所有的快捷键：我们的代码是可以反复运行的：比如我们再运行一下第一行代码，就会发现，从 In [1] 变成了 In[2]：现在我们让它变成蓝色：很丑，对吧，因为在 Python 语法中，# 代表的是注释，而在 Markdown 中，# 代表的是一级标题。故我们....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 入门（三）
1.4 NumPy数组查看jupyter扩展插件（也可以不安装）在我们的 cmd 中输入以下指令：pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install jupyter_nbextensions_configurator -i https://pypi.tun....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 入门（四）
1.5 NumPy数据保存我们可以使用 save 方法去保存我们的数组：import numpy as np arr = np.arange(0, 10, 3) # NumPy 的方法，功能类似 # 当前目录 np.save('./data1', arr) # 保存运行后我们返回到创建好的目录下：可以发现多了一个 data1.npy 这里面就是我们刚刚保存的数组信息。注意，如果你...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 入门（五）
1.8 NumPy索引与切片索引和切片操作其实我们在列表中是经常使用的，这里不再进行过多的赘述，讲解在 NumPy 中实现索引查找和切片操作1.8.1 一维数组索引和切片1.8.2 二维数组索引和切片如果我们想取出多行多列的数据又该怎么操作呢？很明显能看出，输出的结果并不是我们想要输出的，这是因为，如果我们要取出多行多列，需要索引和切片相配合使用：你可能有点懵逼，没事儿，咋们多举几个例子：咋们回....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 入门（六）
1.9 训练场训练场中包含十道例题以及答案代码，读者需要自己敲写一遍，已增强学习记忆。在这里，给大家介绍一个函数：display() 它的作用类似于 print() 函数，不过它相较于 print 而言更加的美观：1.9.1 创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1# 创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1 import nu....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级（七）
2.Numpy 高级2.1 数据形状改变2.1.1 数组变形我们可以使用 reshape() 方法，把数组任意的进行形状的变化：import numpy as np nd2 = np.random.randint(0, 100, size = (3, 4)) display(nd2) # 数据重塑 reshape # 我们的 nd2 是一个三行四列的数组，我们可以把它变成四行三列 display....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级（八）
2.2 广播机制所谓广播，就是对原本数据的不断复制，复制到和目标数组相同的构造的时候，比如我们有一个三行四列的数组，要加一行四列的数组，那么一行四列的数组就会自己复制三份，变成三行四列的数组，其中每一行都和原本数组的值相同，变成这种形式之后，再和原三行四列的数组进行相加运算，下面，我们从三个方面进行代码演示：一维数组的广播，二维数组的广播，三维数组的广播。2.2.1 一维数组的广播arr1 = ....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级—通用函数（1）（九）
2.3 通用函数2.3.1 元素级数字函数NumPy 中和数学相关的函数有很多：abs、sqrt、square、exp、log、sin、cos、tan，maxinmum、minimum、all、any、inner、clip、round、trace、ceil、floor，下面我们挑几个常用的进行代码演示，感兴趣的读者可以自己搜索其他函数的用法并实践，这里不做过多演示：# 圆周率 display(n....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级—通用函数（2）（十）
2.3.4 集合运算函数A = np.array([6, 8, 9, 1, 4]) B = np.array([3, 6, 5, 7, 1]) # 计算交集 display(np.intersect1d(A, B)) # 计算并集 display(np.union1d(A, B)) # 计算差集 display(np.setdiff1d(A, B))2.3.5 数学和统计函数我们挑几个常用的函.....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
友盟+
友盟+，国内领先的第三方全域数据智能服务商。以“数据智能，驱动业务增长”为使命，基于卓越的技术与算法能力，结合实时更新的全域数据资源，覆盖191个行业分类、输出300+应用或行业的分析指标，通过AI赋能的一站式互联网数据产品与服务体系，帮助企业实现深度用户洞察、实时业务决策和持续业务增长。 截至2019年6月已累计为180万移动应用和815万家网站提供近九年的专业数据服务典型客户包括：中国移动、CCTV、人民日报客户端、今日头条、飞常准、喜马拉雅、唱吧、美拍、斗鱼、智慧树等。
+关注