原文链接：http://www.juzicode.com/archives/2225 错误提示： 使用numpy.eye()函数时报NameError: name ‘numpy’ is not defined D:\juzicode>python mod.py微信公众号: 桔子code / juzicode.comTraceback (most recent call last):File "mod.py", line 3, in n = numpy.eye(4)NameError: name 'numpy' is not defined可能原因： 1、没有导入numpy模块，使用了numpy模块中的函数。 解决方法： 1、在调用numpy的函数前，导入模块...
整合自网络与https://space.bilibili.com/243821484?from=search&seid=8124768530697300938 3.Pandas如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1]) 5 print(s)################### 0 1.0 1 3.0 2 6.0 3 NaN 4 44.0 5 1.0 dtype: float64 ################...
1、python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种 1 >>import numpy as np2 3 >>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]4 >>a5 [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]6 >>type(a)7 <type list>8 9 >>b=np.array(a)"""List 转为 array""" 10 >>type(b) 11 <type numpy.array> 12 >>b 13 array=([[1,2,3], 14 [4,5,6], 15 [7,8,9]])2、list对应的索引输出情况： 1 >>a[1][1]2 53 4 >>a[1]5 [4,5,6]6 7 >>a[1][:]8 [4,5,6]9 10 ...
转自：https://www.cnblogs.com/focus-z/p/13799524.html 1 ### python 对数组按某行或某列进行排序2 # 链接：https://www.cnblogs.com/liyuxia713/p/7082091.html3 import numpy as np4 5 arr = [[ 8, 7, 6, 5],6 [ 4, 3, 2, 1],7 [12, 11, 10, 9]]8 9 a = np.array(arr) 10 11 print(按最后一列 顺序 排序: \n , a [ np.lexsort(a.T) ] ) 12 print(按最后一列 逆序 排序: \n , a[np.lexsort(-a.T)] ) 13 p...
import numpy as np 生成Numpy数组 data1=[1, 2.1, 3, 4] array1=np.array(data1) array1.dtype --- 查看数组array1的数据类型 array1.astype(np.int32) --- astype( )用于转换数组array1的数据类型，这里转换为整型 array1=np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]]) --- 生成二维数组 array1=np.arange(start, stop, step, dtype) --- 生成数组，数据范围为 [start, stop)，步长为step，步长可以取浮点数，数据类型为dtype array1=np.l...
转载：https://blog.csdn.net/qq_36535820/article/details/99543188 numpy.savetxt 参数 numpy.savetxt（fname，X，fmt =％。18e，delimiter =，newline =n，header =，footer =，comments =＃，encoding = None ） 将数组保存到文本文件。参数：fname ： 文件名或文件句柄 如果文件名结束.gz，文件将自动以压缩gzip格式保存。 loadtxt透明地理解gzip文件。 X ： 1D或2D array_like 要保存到文本文件的数据。 fmt ： str或strs序...
以下学习参考菜鸟教程https://www.runoob.com/numpy/numpy-advanced-indexing.html 1、一维（多维）数组# -*- encoding=utf-8 -*-import numpydef f1(): # 一维数组print(numpy.array([1, 2, 3]))print(numpy.array([1, 2, 3]))print(numpy.array([a, b, c]))def f2(): # 二维数组print(numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))print(numpy.array([[1, 2, 3], [a, b, c]]))def f3(): # 指定最小维度print(numpy.array([1, 2, 3], ...
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写...
在我的Github上有一份代码与教程结合的jupyter Notebook文件，大家可以clone下来看一看。 下面会用实例的方式给出一些examples： Tutorial教程 官方中文文档 import numpy as np# 创建数组： array1 = np.array([1, 2, 3]) # 创建一个一维数组，只有一个轴，轴的长度为3 print(array1)# 通过列表创建二维数组： print(np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])) # 2x3的数组# 创建全为0的二维数组： print(np.zeros((3, 3))) # 3x3的零矩阵...
1.1.1. Numpy数组的创建 1. 了解Numpy中ndarray数组对象的性质和特点； 1. 掌握通过array()函数创建Numpy数组的方法，会将Python中的列表、元组等序列型数据转化为Numpy数组； 2. 了解通过ones()、ones_like()、zeros()、zeros_like()、eye()、identity()、empty()、empty_like()等方法创建特殊的Numpy数组； 3. 掌握由函数arange()、linspace()等函数创建Numpy数组的方法； 4. 了解利用numpy.random模块中的rand()、randint()、ra...
NumPy提供了迭代器对象NumPy.nditer，是一个高效的多维迭代器对象，可以使用它对数组进行迭代，使用Python的标准迭代器接口访问数组元素。 示例import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]]) print("打印数组:") print(a); print("\n") print("数组迭代:") for x in np.nditer(a): print(x, end= ) print("\n") 输出打印数组: [[ 1 2 3 4][ 2 4 5 6][10 20 39 3]]数组迭代: 1 2 3 4 2 ...
NumPy包中，可用位操作函数进行位运算。bitwise_and 位与运算 bitwise_or 位或运算 invert 位非运算 left_shift 左移位 right_shift 右移位bitwise_and 要对数值进行位与运算，可以使用bitwise_and()函数。 示例import numpy as np print (\n13与17的二进制表示:) a,b = 13,17 print (bin(a)) print (bin(b))print (\n13与17相与:) c = np.bitwise_and(13, 17) print (bin(c))输出13与17的二进制表示: 0b1101 0b1000113与17相与:...
要创建ndarray数组对象，除了使用底层的ndarray构造函数(ndarray.array())，还可以使用下面介绍的函数。 numpy.empty empty函数创建未初始化数组，可以指定数组形状和数据类型。 语法如下所示：numpy.empty(shape, dtype = float, order = C) 参数：shape: 指定数组的形状。 dtype: 数组项的数据类型。默认值是浮点数。 order: 默认顺序是c语言形式的内存顺序(按行排列)。也可以设置为Fortran语言形式的内存顺序(按列排列)：order...
背景 实现一维numpy数组 a = array([1,0,3])转换为2维的 1-hot数组 b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])python实现示例代码 import numpy as npif __name__ == '__main__':ind = np.array([1, 0, 3])x = np.zeros((ind.size, ind.max() + 1))x[np.arange(ind.size), ind] = 1print(x)结果展示 [[0. 1. 0. 0.][1. 0. 0. 0.][0. 0. 0. 1.]]fancy indexing介绍 fancy indexing：传递索引数组来一次返回多个数组元素。 索引为...
原文链接 一、标量、向量、矩阵、张量 1 import numpy as np2 #向量、张量、标量、矩阵3 s = 5;4 v = np.array([1,2]);5 m = np.array([[1,2],[3,4]]);6 t = np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[11,12,13],[14,15,16],[17,18,19]],[[21,22,23],[24,25,26],[27,28,29]]]);7 print("标量"+str(s));8 print("向量"+str(v));9 print("矩阵"+str(m)); 10 print("张量"+str(t));二、矩阵转置1 #矩阵的转置 2 m_t = m.transpose(); 3 ...