shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。举例说明：建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为（3，3），表示3行3列,第一维的长度为3，第二维的长度也为3 [plain] view plain copy >>> e = eye(3) >>> e array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> e.shape (3, 3) 建立一个一维矩阵b, b.shape 为矩阵的长度[plain] view plain copy >>> b =array([1,2...
numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>)生成对角矩阵 列数N 行数M 写一个代表行数等于列数 k代表偏移量正数向上偏移，负数向下偏移 如numpy.eye(3,k=1,dtyle=int)0 1 00 0 10 0 0numpy.shape(a)a为数组，返回数组的大小即几维及每维的元素个数numpy.shape([[1, 2]])(1, 2) 1维每维2个元素a = numpy.array([(1,2),(3,4)])numpy.shape(a)等效于a.shape(2, )一维2个元素a.s...
转载：原文地址 http://www.cnblogs.com/lxmhhy/p/6029465.html 最近要对一系列数据做同比比较，需要用到numpy和pandas来计算，不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件，python版本必须是2.7以上。linux首先安装依赖包yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack
yum -y install seaborn scipy
yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-devel
yum -y ins...
NumpyNumpy是python的一个库。支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库。#浮点数转int
arr = np.array([1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7])#创建ndarray时候也可以指定dtype
arr.astype(dtype = np.int)
#对数组批量运算,作用在每个元素上
arr = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print arr**5
#索引和切片
arr = np.array([1,2,3,4,5,6])
print arr[:2]#arr[0]和arr[1]
arr = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print arr[:2] #打印第1，2行#布...
本文资料来自：Python for Data Analysis， Chapter 4 1. NumPy简介NumPy，Numerical Python简称，是科学计算和数据分析所用的基础包。对于数据分析师，主要关注以下几点： a: Fast vectorized arrya operations for data munging and cleaning(数据分析和清洗), subsetting and filtering(和过滤), transformation and any other kind of computations. b: Coomn array algortihsm like sorting, unique, and set operation...
假设aa是原始多维矩阵，bb是转换的一维向量，转换方式：bb=aa.reshape(-1)
将bb转换回aa的方法是：cc=bb.reshape(aa.shape)
验证：>>> aa
array([[[ 8, 15],[ 0, 8],[-10, 0],[ -5, 2],[ -2, -4]],[[ 7, 4],[-14, 7],[ 20, -7],[ -7, -11],[-18, 8]],[[ 26, -3],[ 12, 0],[ -8, -19],[ 18, -12],[ 3, -5]]], dtype=int32)
>>> aa.shape
(3, 5, 2)
>>> bb=aa.reshape(-1)
>>> bb
array([ 8, 15, 0, 8,...
NumPy作为python科学计算的基础，为何python适合进行数学计算，除了简单易懂，容易学习Python可以简单的调用大量的用c和fortran编写的legacy的库 The NumPy ndarray: A Multidimensional Array Objectndarray，可以理解为n维数组，用于抽象矩阵和向量Creating ndarrays最简单的就是，从list初始化，当然还有其他的方式，比如，汇总， Data Types for ndarrays首先对于ndarray只能存放同一类型数据，并且由于封装了c和fortran的库，...
1import numpy as np
2 np.savetxt(‘E:\\forpython\\featvector.csv‘,data_to_save,delimiter=‘,‘) 原文：http://www.cnblogs.com/hahaxzy9500/p/6854187.html
NNumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这样的工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也能够用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。一个用python实现的科学计算包。包含：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比較成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、有用的线性代数、傅里叶变换和随...
创建：np.array()a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([1,2,3,4][4,5,6,7][7,8,9,10])a
[1,2,3,4]
b
[[1,2,3,4],
[4,5,6,7],
[7,8,9,10]]获得：数组形状各个轴的长度的元组 .shape()>>a.shape
(4,)
>>b.shape
(3,4)修改轴的长短(内存地址没变)：.shape =>>b.shape = 4,3
>>b
array([[1,2,3],[4,4,5],[6,7,7],[8,9,10]])>>b.shape =2,-1 %设置某个轴为-1表示自动计算长度>>barray([[1,2,3,4,4,5], [6,7,7,8,9,10]])用已...
Python中使用numpy创建的array之间的乘法import numpy as npnumpy模块的array相乘时，有两种方式：一是矩阵形式，二是挨个相乘。需要用矩阵形式相乘时，则要用np.dot()函数。 矩阵与矩阵：a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c = a.copy()a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘，为3x3的矩阵np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘，为3x3的矩阵 矩阵与向量：a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])b = np.array([1,2...
一、NumPy 是什么NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。 利用 Python 进行数据分析（一）简单介绍 二、ndarray 是什么ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。三、ndarray 的创建array() 函数最简单的方法， 使用 NumP...
技术背景numpy在python中的地位是相当高的，即使是入门的python使用者也会经常看到这个库的使用。除了替代python自带的列表数据格式list之外，numpy的一大优势是其底层的高性能实现方式，比如前一篇博客中所提到的矢量运算，就是一种基于SIMD的底层运算优化方案，使得numpy的计算速度远高于一个普通的for循环。而在日常运算的过程中，有些数据往往是不会变化的，比如机器学习中的测试和训练数据。那么如果这里使用的是numpy的数据结...
转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_62dfdc740101aoo6.htmlPython下大多数工具包的安装都很简单，只需要执行 “python setup.py install”命令即可。然而，由于SciPy和numpy这两个科学计算包的依赖关系较多，安装过程较为复杂。网上教程较为混乱，而且照着做基本都不能用。在仔细研读各个包里的README和INSTALL之后，终于安装成功。现记录如下。 系统环境：OS：RedHat5Python版本：Python2.7.3gcc版本：4.1.2 各个安装包版本：...
1 创建数组(1) array(boject, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)a = array([1, 2, 3, 4])b = array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) a.dtype --> dtype(‘int32‘)a.shape --> (4,)b.shape -->(3, 4)a.shape=2, -1 #(-1时自动计算，相当于2, 6)c = a.reshape((2,2)) #c和a公用一个空间 (2) arange([start,] stop [,step], dtype=None) a = arange(5) -->array([0, 1, 2, ...
