（numpy）Python做数据处理必备框架！（一）：认识numpy；从概念层面开始学习ndarray数组：形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么？ numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库，提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么？ numpy的部分功能如下: nd...
深入解析NumPy数组的形状与重塑
NumPy（Numerical Python）是Python中一个用于处理大型多维数组和矩阵的库，提供了丰富的数学函数来操作这些数组。在NumPy中，数组的形状（shape）是一个非常重要的概念，它决定了数组的维度和每个维度的大小。同时，NumPy也提供了强大的数组重塑（...
【Python Numpy】修改数组形状
前言NumPy（Numerical Python）是Python中用于处理数组和矩阵的重要库，它提供了丰富的功能，用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。在NumPy中，数组形状的修改是一个常见的操作，它允许你重新组织或变换数组的维度和大小。本文将介绍NumPy数组形状的概念，以及如何使用NumPy提供的方法来改变数组的形状。一、什么是NumPy数组形状？在NumPy中，数组的形状（shape）....
【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】
NumPy 数组副本 vs 视图副本和视图之间的区别副本和数组视图之间的主要区别在于副本是一个新数组，而这个视图只是原始数组的视图。副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改也不会影响副本。视图不拥有数据，对视图所做的任何更改都会影响原始数组，而对原始数组所做的任何更改都会影响视图。副本实例：进行复制，更改原始数组并显示两个数组：import numpy as....
numpy重新学习系列（9）---如何用np.empty_like创建一个新的和原来array形状一样的，但是未初始化的array
用法参考numpy.zeros_like ，参数几乎一样。
numpy重新学习系列（7）---如何用np.ones_like创建一个新的和原来array形状一样的，但是元素为1的新的array
# 用法和numpy.zeros_like一样 # 具体用法参考：numpy.zeros_like
numpy重新学习系列（5）---如何用np.zeros_like创建一个新的和原来array形状一样的，但是元素为0的新的array
''' numpy.zeros_like numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)[source] Return an array of zeros with the same shape and type as a given array. Parameters a array_like T...
NumPy中的广播：对不同形状的数组进行操作
NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。在机器学习领域，无论原始数据采用哪种格式，都必须将其转换为数字数组以进行计算和分析。因此，需要对阵列进行快速，鲁棒和准确的计算，以对数据执行有效的操作。NumPy是科学计算的主要库，因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中，我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。广播描述了在算术运算期间如....
【Numpy总结】第二节：Numpy 的属性与形状变换
@[toc]一、最基本的属性在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions），维度的数量称为秩（rank）；比如说，二维数组相当于是两个一维数组，即 二维数组有两个轴，秩为2 。 重点：很多时候可以声明 axis。 axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作； axis=1，表示沿着第 1 轴进行操作，即对每一行进行操作。二、Num....
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