2 numpy.where() 语法很简单，就像Excel的IF()。 第一个参数是逻辑条件Numpy，它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。...这对于在Dataframe中创建新列非常有用。 比apply函数快344倍！ 如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...实质上是一个for loop。 我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...contains基本上和re.search做的是一样的，它会给我们相同的结果。 为什么.str向量化这么慢？ 字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。...np.where →一个逻辑条件 np.select →2+逻辑条件 如果你正在处理字符串/正则表达式函数，那么最好还是使用Python。
数组切片与列表最重要的区别在于：数组切片是原始数组的视图，这就是说数据不会被复制，视图上的任何修改都有会直接反映到源数据上，也就是说视图上的任何修改都有会直接改动到数据源，看下图运行效果: ?...为什么是这样的？...多维数组 注意：直接给元素赋值,返回的数组都有是视图，是直接映射到数据源上，如有改变也会影响到数据源 ? ? ? 说明：布尔索引与花式索引不常用,不作讲解! 通用函数运算 ?...运算和数据处理 Numpy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数据表达式，否则需要编写循环，用数组表达式代替循环的做法通常称为失量化.失量化的运算比普通的Python运算更快. ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where
下面是在java中的三目表达式(其实在大多数的语言中都是这样的)： 单目运算符: ~3(位运算符取反码)双目运算符:3 + 4三目运算符: 格式:比较(关系)表达式?...如果是true,就把表达式1作为结果。 如果是false,就把表达式2作为结果。 这里为什么要提一下其它编程语言中的三目表达式呢？...因为在Python没有使用这种通用格式来实现三元表达式，而是使用下面的格式来实现三元表达式： 为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果 这里看看它们有什么区别？...不过在Python中虽然可以称为"三目运算符"或者"三元表达式"，但是我认为在Python中仅仅能称为"三元表达式"，因为此时返回的结果只能是一个输出，而且单单看Python中实现"三元表达式"语句，其实怎么看都像是...，那么numpy数组就会放大我们的精度。
Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？...Q-100：在 Python 中创建空的 NumPy 数组有哪些不同的方法？ 直接跳到末尾 去领资料 ---- Q-81：你如何用 Python 编写条件表达式？...我们可以将以下单个语句用作条件表达式。...NumPy 是一个用于科学计算的 Python 包，可以处理大数据量。它包括一个强大的 N 维数组对象和一组高级函数。 此外，NumPy 数组优于内置列表。 NumPy 数组比列表更紧凑。...回到目录 ---- Q-100：在 Python 中创建空的 NumPy 数组有哪些不同的方法？ 我们可以应用两种方法来创建空的 NumPy 数组。 创建空数组的第一种方法。
在使用Python进行数据分析或科学计算时，Numpy库是非常重要的工具。它提供了高效的数组处理功能，而数组索引是Numpy的核心操作之一。通过数组索引，可以快速获取、修改和筛选数组中的元素。...与传统的按位置索引不同，条件索引基于逻辑表达式选择数组中的元素。条件索引在数据筛选、过滤、替换等操作中极为常用。 条件索引的基本应用 假设有一个数组，想要从中提取所有大于某个值的元素。...这种组合条件可以根据不同需求灵活地选择数组中的元素。 条件索引的高级应用 除了基本的筛选操作，Numpy的条件索引还可以用于修改数组中的元素。...条件索引的性能优化 Numpy的条件索引在处理大规模数据时非常高效，因为它利用了底层的C语言实现，避免了Python中的循环操作。然而，对于非常大的数组，仍有一些性能优化技巧可以帮助进一步提升速度。...除非显式地对原数组赋值，否则条件索引操作是不会影响原数据的。 2. 布尔数组的长度匹配 在进行条件索引时，生成的布尔数组必须与原数组的形状一致。否则，Numpy会报错提示形状不匹配。
正文 前面在创建 NumPy 数组的时候，通过创建方法可以发现有些类似于线性代数，比如创建的正态分布数组、对角数组等，也确实是这样，矩阵的一些特性 NumPy 同样具有。...，数组之间的任何算术运算都会应用到元素级。...条件逻辑表述 我们都知道 Python 中的三元表达式： x if condition else y 那如果我们有两个值数组分别表示 x 和 y，有一个布尔数组表示 condition，如何进行条件逻辑表述呢...解释一下 where 函数的用法：第一个参数是条件 condition，第二和第三个参数相当于三元表达式中的 x 和 y。...重点是后面两小节，在实际项目中用处很大，建议大家看着例子多读几篇。 可以的话，在自己电脑上运行一遍试试 写在后面的话 透个底，NumPy 系列在我的计划中还有最后一篇，今天是第三篇。
它也是多线程的，允许在合适的硬件上更快地并行化操作。 NumExpr支持在表达式中使用大量的数学运算符，但不支持条件运算符，如 if 或 else。...使用它，对数组进行操作的表达式可以得到加速，并且比在Python中进行相同的计算使用更少的内存。此外，它的多线程功能可以使用所有的内核——这通常会导致与NumPy相比性能的大幅提升。”...5 多数组复杂运算 让我们更进一步，在一个复杂的有理函数表达式中加入更多的数组。...实际上，这是一个趋势，你会观察到：表达式变得越复杂，涉及的数组越多，使用Numexpr的速度提升就越快！ 6 逻辑表达式 / bool过滤 我们并不局限于简单的算术表达式。...为此，我们选择一个简单的条件表达式，其中包含2*a+3*b 数组，并绘制各种大小的相对执行时间（平均运行10次之后）。
问题背景在优化算法中，我们常常需要对优化变量施加约束条件，以控制变量的取值范围或变量之间的关系。使用lambda表达式可以方便地定义约束条件函数。...然而，在使用lambda表达式定义不等式约束条件时，可能会遇到一些问题。...这是因为，在定义不等式约束条件时，我们使用了不正确的语法。...([b1, b2, b3])在修改后的代码中，我们使用了一个数组来表示不等式约束条件。...每个数组包含两个元素，分别对应于不等式约束条件的左端和右端。
NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算将有助于你更加高效地使用诸如pandas之类的工具。...对于大部分数据分析应用而言，我最关注的功能主要集中在： 用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化数组运算。 常用的数组算法，如排序、唯一化、集合运算等。...将条件逻辑表述为数组表达式（而不是带有if-elif-else分支的循环）。 数据的分组运算（聚合、转换、函数应用等）。。...NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为： NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。...NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。
教课理念 有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合...这时数据会根据某些规则分组 (split)，然后应用 (apply) 同样的函数在每个组，最后结合 (combine) 成整体。...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型...最值钱的是这些案例，除了将 NumPy, Pandas 和 SciPy 应用在金融上，你还能学到各种关于产品定价、风险管理、量化投资等金融工程的知识。
今天是numpy专题的第四篇文章，numpy中的数组重塑与三元表达式。 首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。...这是随机出来的一个3 x 4的二维矩阵，在numpy当中，有两种方式获取一个矩阵或者是数组的转置。...三元表达式 在许多编程语言当中我们经常会用到三元表达式，三元表达式其实本质就是if-else语句，只是我们用特殊的方法将它简写。...Python同样支持三元表达式，不过对C++的三元表达式做了一些改动，在Python当中三元表达式写成：A if condition else B。...在numpy当中同样继承了这个用法，我们一样可以使用三元表达式，不过numpy将它封装进了where函数当中，我们是通过调用一个方法来实现三元表达式的功能。
" 本文字数：1016 字 || 阅读时间：3 分钟 " NumPy 导入方式： import numpy as np 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力...数据类型 dtype, 类型名+位数，如 float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化 矢量运算，相同大小的数组键间的运算应用在元素上 矢量和标量运算，“广播”— 将标量...条件索引 布尔值多维数组 arr[condition] condition可以是多个条件组合 注意，多个条件组合要使用 & |，而不是and or ?...向下最接近的整数 rint, 四舍五入 • isnan, 判断元素是否为 NaN(Not a Number) multiply，元素相乘 divide, 元素相除 np.where 矢量版本的三元表达式...np.all和np.any all，全部满足条件 any，至少有一个元素满足条件 np.unique 找到唯一值并返回排序结果 操作文本文件 读取 - np.loadtxt
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型...numpy.dot(a,b)矩阵a,b乘法 numpy.sum(a,axis=1)axis=1表示在矩阵a的行求和，axis=0表示在列求和 ndarray.T，ndarray表示数组类型...numpy.where(x,date==i)取出符合条件表达式的索引 numpy.take(x,indices)根据索引数组取出值数组 numpy.maximum(多个数组)每个数组的最大值组成一个数组...，抛出异常 numpy中要注意的几个地方: 切片不会复制原数组，而是生成原数组的视图，对视图的更改会反映到原数组上。
我们在NumPy数组计算中看到：通用函数，可以使用NumPy的ufuncs代替循环来对数组进行快速的逐元素算术运算。...比较运算符为ufuncs 在numpy数组通用计算中，我们引入了ufuncs，尤其着重于算术运算符。我们看到在数组上使用+，-，*，/和其他会导致按元素进行操作。...它们的语法与NumPy版本的语法不同，特别是在多维数组上使用时，将失败或产生意外结果。对于这些示例，请确保使用np.sum（），np.any（）和np.all（）！...与标准算术运算符一样，NumPy将这些重载为ufunc，它们在（通常为Boolean）数组中逐个元素地工作。...易混淆 当使用＆和|在整数上，表达式对元素的位进行运算。当使用and或or时，等效于要求Python将对象视为单个布尔实体。在Python中，所有非零整数都将评估为True。
这就是为什么将小数部分加到步骤arange通常是一个不太好的方法：我们可能会遇到一个bug，导致数组的元素个数不是我们想要的数，这会降低代码的可读性和可维护性。 这时候，linspace会派上用场。...从NumPy数组中获取数据的另一种超级有用的方法是布尔索引，它允许使用各种逻辑运算符，来检索符合条件的元素： ? 注意：Python中的三元比较3在NumPy数组中不起作用。...和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。 axis参数 在许多操作（例如求和）中，我们需要告诉NumPy是否要跨行或跨列进行操作。...但是实际上，在NumPy中有一种更好的方法。无需在整个矩阵上耗费存储空间。仅存储大小正确的矢量就足够了，运算规则将处理其余的内容： ?...除了在二维或三维数组上初始化外，meshgrid还可以用于索引数组： ? 矩阵统计 就像之前提到的统计函数一样，二维数组接受到axis参数后，会采取相应的统计运算： ?
python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...实例 用索引 0 和 2、4 上的元素创建一个数组： import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) x = [True, False...我们可以在条件中直接替换数组而不是 iterable 变量，它会如我们期望地那样工作。...随机意味着无法在逻辑上预测的事物。 伪随机和真随机 计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。...我们不需要真正的随机数，除非它与安全性（例如加密密钥）有关或应用的基础是随机性（例如数字轮盘赌轮）。 在本教程中，我们将使用伪随机数。
正因为pandas是在numpy基础上实现，其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似，但pandas与numpy的关系不是替代，而是互为补充。...pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...是在numpy的基础上实现的，所以numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用： 通函数ufunc，即可以像操作标量一样对series或dataframe中的所有元素执行同一操作，这与numpy...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。
Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...所以给定区间start和end，以及等分分割点数目num，linspace将返回一个NumPy数组。这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。...在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...但为什么呢？...如果你不太熟悉Series，可以将它想成类似Numpy的数组。 Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。
还有一个“秘密”就是，也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE，因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。...Evaluate的基本功能如下： 1.将数学表达式字符串转换为值。 2.将一维和二维字符串数组转换为它们的等效数组。 3.能够处理工作表单元格可以处理的任何公式。 真的，它可以做单元格能做的任何事情！...事实上，它甚至可以做单元格不能做的事：可以返回整个数组。...y = "{1,2;3,4;5,6}" '必须显式，简写不起作用 xArray = Evaluate(y) Range("A5").Resize(UBound(xArray, 1), UBound...'这似乎是用户窗体输入的一个很有用的功能，而且很容易应用。
这个例程的结果通常不是最简形式，这就是为什么我们在配方中使用简化例程来简化导数的原因。integrate例程用给定的符号对scipy表达式进行符号积分。...SymPy 表达式（和函数）可以构建成 Python 函数，可以应用于 NumPy 数组。这是使用sympy.utilities模块中的lambdify例程完成的。...# -0.4212596944408861 我们甚至可以在 NumPy 数组上评估这些 lambdified 表达式： lam_f(np.array([0, 1, 2])) # array([ 0\....这也显示了为什么r值的条件是必要的；如果条件不成立，右侧的中间项将是负的。 我们可以将这个方程组写成矩阵形式， 其中u*j*是包含近似*u[i]j和矩阵A的向量，矩阵A在步骤 4中定义。...这可能随时间变化，这就是为什么一般来说，这个函数应该有t和x作为参数（尽管它们不一定都被使用）。 我们在这个例子中给出的边界条件代表了杆的两端保持在恒定温度为 0。
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