Python 教程之 Numpy（11）—— 排序、搜索和计数
排序排序是指以特定格式排列数据。排序算法指定以特定顺序排列数据的方式。最常见的顺序是数字或字典顺序。在 Numpy 中，我们可以使用库中提供的各种函数（如 sort、lexsort、argsort 等）执行各种排序操作。numpy.sort()： 此函数返回数组的排序副本。# 导入库 import numpy as np # 沿第一轴排序 a = np.array([[12, 15], [10,....
Python 教程之 Numpy（10）—— 线性代数
NumPy 的线性代数模块提供了多种方法来在任何 numpy 数组上应用线性代数。可以找到：数组的秩、行列式、跟踪等。矩阵的特征值矩阵和向量积（点积、内积、外积等）、矩阵求幂求解线性或张量方程等等！# 将 numpy 导入为 np import numpy as np A = np.array([[6, 1, 1], [4, -2, 5], ...
Python 教程之 Numpy（9）—— 二元运算
二元运算符作用于位，进行逐位运算。二元运算只是组合两个值以创建新值的规则。numpy.bitwise_and()： 此函数用于计算两个数组元素的按位与。 此函数计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与。代码#1：# 解释 bitwise_and() 函数的 Python 程序 import numpy as geek in_num1 = 10 in_num2 = 11 print ("Inpu....
Python 教程之 Numpy（8）—— 遍历数组
NumPy 包包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个高效的多维迭代器对象，使用它可以迭代数组。使用 Python 的标准迭代器接口访问数组的每个元素。# 用于遍历数组的 Python 程序 import numpy as geek # 使用排列方法创建数组 a = geek.arange(12) # 具有 3 行和 4 列的形状数组 a = a.reshape(3,4) print....
Python 教程之 Numpy（7）—— 基本切片和高级索引
NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算齐次 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须按元素进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。# 演示需要 NumPy 的 Pytho....
Python 教程之 Numpy（6）—— 索引
NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算同质 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须逐个元素地进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。示例 #1：# 演示需要 NumPy....
Python 教程之 Numpy（5）—— 数据类型对象（dtype）
每个 ndarray 都有一个关联的数据类型 (dtype) 对象。这个数据类型对象（dtype）告诉我们数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息： 数据类型（整数、浮点数、Python 对象等）数据大小（字节数）数据的字节顺序（小端或大端）如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型是什么？ndarray 的值存储在缓冲区中，可以将其视为连续的内存字节块。所以这些字节将如何被解释由 dtype ....
Python 教程之 Numpy（4）—— 数据类型对象
每个 ndarray 都有一个关联的数据类型 (dtype) 对象。这个数据类型对象（dtype）告诉我们数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息：数据类型（整数、浮点数、Python 对象等）数据大小（字节数）数据的字节顺序（小端或大端）如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型是什么。ndarray 的值存储在缓冲区中，可以将其视为连续的内存字节块。所以这些字节将如何被解释由dtype对象给....
Python 教程之 Numpy（3）—— 数组创建
使用 List 创建数组： 数组用于在一个变量中存储多个值。Python 没有对数组的内置支持，但可以使用 Python 列表代替。例子 ：arr = [1, 2, 3, 4, 5] arr1 = ["geeks", "for", "geeks"] # 用于创建数组的 Python 程序 # 使用列表创建数组 arr=[1, 2, 3, 4, 5] for i in arr: ...
Python 教程之 Numpy（2）—— 数组
Numpy中的N维数组（ndarray）Numpy 中的数组是一个元素表（通常是数字），所有元素类型相同，由正整数元组索引。在 Numpy 中，数组的维数称为数组的秩。给出数组沿每个维的大小的整数元组称为数组的形状。。Numpy 中的数组类称为ndarray。Numpy 数组中的元素可以使用方括号访问，并且可以使用嵌套的 Python 列表进行初始化。例子 ：[[ 1, 2, 3], ...
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