Numpy学习笔记(五)：np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
一：np.concatenate() 函数介绍：np.concatenate((a, b), axis=0) 参数意思：a和b都为数组，axis可以选择大小，axis=0 按照行拼接。axis=1 按照列拼接。 对于一维数组，情况如下： import numpy as np a = np.array([1, 2]) b = np.array([5, 6]) c = np.array([3...
Numpy学习笔记(四)：如何将数组升维、降维和去重
降维和去重 方法一 通过chain.from_iterable来进行转换 a = [[1, 2, '3'], [9, 3, 7], [8, 15, 10]] from itertools import chain import string as str a_new=[] # 将二维数组里面的字符型转换为整形 for i in a: a=list(map(int,i)) a_ne...
Numpy学习笔记(三)：np.where和np.logical_and/or/not详解
np.where() np.where(条件)，若条件满足，返回索引值np.where(条件，x，y)，若条件满足，返回x，否则返回y 主要是运用在一维数组、二维数组、多维数组和根据元素找到对应的索引位置 一维数组中直接返回索引位置，但是是以数组的形式返回的，默认为int 二维数组中返回两组索引(分别是行纵坐标的索引) 多维数组中对应True类型的位置返回，其它的根据你设定的值进行输出 ...
Numpy学习笔记(二):argmax参数中axis=0,axis=1,axis=-1详解附代码
1.argmax和max函数区别 argmax()返回的是函数取到最大值时的参数t，也就是说返回最大值的索引max返回的是函数的最大值 2.axis=0/axis=1/axis=-1的区别 我们考虑它们的时候千万不要用行和列的思想去考虑axis，因为行和列是没有方向的。 根据官方的说话，axis=1表示数组的变化是横向的，而体现出来的是列的增加或者减少。也就是说如果对于axis=1，求平均的话，....
Numpy学习笔记(一):array()、range()、arange()用法
Array函数 用法:np.array(object, dtype=None, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin=0)作用:创建一个数组。参数说明:object:数组本身；dtype :数据类型；order :{‘K’,‘A’,‘C’,‘F’},默认顺序为“K”ndmin :指定结果数组应具有的最小维数。 实际代码 import numpy as ....
Numpy学习笔记之Numpy练习
练习1：分别按照要求，生成一个一维数组、二维数组，并且查看其shape a1 = np.array([1,2,'...
Numpy学习笔记
一、Numpy基础数据结构 NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： ① 实际的数据 ② 描述这些数据的元数据 二、常见方法 import numpy as np ar = np.array([[[1,2,3,4,5,6,7...
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)-2
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)-1 https://developer.aliyun.com/article/1537767 1.5 ndarray对象 NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以0下标为开始进行集合中元素...
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)-1
NumPy模块 1.1 什么是NumPy？ NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。 1.2 NumPy的安装 安装NumPy最简单...
学习笔记： 机器学习经典算法-Numpy软件
numpy.array 存储多维数组，并可以将这些数组视为矩阵进行操作。在机器学习sklearn框架中，输入数据格式要求使用numpy数组。numpy.array与python基础list和array最大的区别：基础list可以存储任意元素类似R中的vector，缺点就是效率低下；而基础的array虽然做到了仅存储一种元素类型...
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