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 的一些以 arg 开头的函数
楔子 Numpy 里面有一些以 arg 开头的函数，非常的有意思，因为它们返回的不是元素、而是元素的索引，下面来看一下用法。 np.argmax ...
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 8
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 8 NumPy 排序、条件筛选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort...
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 5
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 5 NumPy 排序、条件筛选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性'quicksort'...
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 4
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 4 NumPy 排序、条件筛选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort...
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 2
NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 2 NumPy 排序、条件筛选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性'quicksort'...
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 10
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 10 NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 方差 统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，即 mean((x - x.mean())** 2)。 换句话说&...
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 9
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 9 NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 标准差 标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。 标准差是方差的算术平方根。 标准差公式如下： std = sqrt(mean((x - x.mean())**2))...
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 8
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 8 NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 numpy.average() numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。 该函数可以接受一个轴参数。 如果没有指定轴，则数...
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 6
NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 6 NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 numpy.mean() numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值，如果提供了轴，则沿其计算。 算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。 nu...
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