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...
使用 NumPy 进行数组操作的示例
使用 NumPy 进行数组操作的示例NumPy 是Python中一个强大的数值计算库,它提供了高效的数组操作和数学运算。本文将通过一个具体示例,演示如何使用 NumPy 创建数组、进行基本统计分析、执行元素级运算以及数组重塑等操作。 示例任务我们将创建一个名为 A 的 4 x 4 的 NumPy 数组,其元素为数字 3 到 18。接着,我们...
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1:https://developer.aliyun.com/article/1617470 4. NumPy常用函数 NumPy提供了许多内置的数学函数,可以用于数组的快速计算。 求和与均值 ...
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1
Python NumPy学习指南 第一部分:NumPy简介与安装 1. 什么是NumPy? NumPy,即Numerical Python,是Python中最为常用的科学计算库之一。它提供了强大的多维数组对象ndarray,并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比,NumPy数组的计算速度更快,占用内存更少,非常适合处理大量的数据。 NumPy的功...
CuPy:将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
提到 Python 的科学计算,必然离不开 NumPy 这个库,但 NumPy 在设计之初没有考虑对 GPU 的支持。正如 NumPy 的作者 Travis Oliphant 所说,如果当时给 NumPy 添加了 GPU 的支持,就没有后来的 Tensorflow、Torch 等深度学习框架什么事了。 但世间没有如果,当时的 NumPy 也不具备支持 GPU 的条件,不过时代已经变了,现...
Numpy 数组的一些集合操作
我们知道两个 set 对象之间,可以取交集、并集、差集、对称差集,举个例子: s1 = {1, 2, 3} s2 = {2, 3, 4} """ &: 交集 |: 并集 -: 差集 ^: 对称差集 """ # 以下几种方式是等价的 # 但是一般我们都会使用操作符来进行处理,因为...
基于类型化 memoryview 让 Numpy 数组和 C 数组共享内存
view C 级数组 Cython 的类型化 memoryview 还可以 view 一个 C 级数组,并且数组可以是在堆上分配的,也可以是在栈上分配的。如果要 view 一个栈上分配的 C 数组,那么直接将该数组赋值即可,因为数组的大小是固定的(或完整的),Cy...
numpy | 插入不定长字符数组测试OK
测试代码 import numpy.matlib import numpy as np import sys numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) print("\n********************************************OK*********************************...
如何获取 NumPy 数组中 N 个最大值的索引?
在Python中,NumPy库提供了强大的功能来处理数组。获取NumPy数组中N个最大值的索引是一项常见的任务,可以通过以下步骤完成。 步骤1:导入NumPy库首先,需要导入NumPy库。如果你还没有安装NumPy,可以使用pip install numpy命令进行安装。 import numpy as np 步骤2...
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