简单的介绍数据的对象类型及文件的读入，输出。 一、对象类型： 包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。 1)向量(vector)：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。..., dimnames=list(char_vector_rownames, char_vector_colnames)) 其中：vector包含了矩阵的元素， nrow和ncol用以指定行和列的维数，...array函数创建: myarray <- array(vector, dimensions, dimnames) 其中：vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值...1)向量：a[2];d[1] 2)矩阵：使用下标和方括号来选择矩阵中的行、 列或元素。X[i,]指矩阵X中的第i 行，X[,j]指第j 列， X[i, j]指第i 行第j 个元素。...选择多行或多列时，下标i 和j 可为数值型向量。 3)数组：从数组中选取元素的方式与矩阵相同 4)数据框：可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。
我们通过传入(3,3)，将一维数组转换为3行3列的二维数组。然后，代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。...代码r, c = np.where(a == np.max(a))的作用是找到数组a中的最大值，并确定该最大值所在的行和列。...通过np.argmaxnp.argmax可以直接返回最大值的索引，不过索引值是一维的，需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。...np.argmax函数返回数组中最大值的索引，我们在这里直接将结果保存在变量m中。接着我们使用divmod(m, a.shape[1])来计算最大值索引m对应的行索引和列索引。...在我们这里，被除数是m，除数是a.shape[1]，也就是二维数组a的列数。函数返回一个元组，包含商和余数。这里将商（整除结果）保存在变量r中，余数（模数）保存在变量c中。
此模块中的函数返回一个矩阵，而不是数组对象。 矩阵是行和列元素的矩形阵列。 矩阵中的元素可以是数字、符号或数学表达式。...以下是由6个数字元素组成的2行3列矩阵： 转置矩阵 在NumPy中，除了使用NumPy.transpose函数交换数组的维度外，还可以使用T属性。。...例如，通过使用t（）函数，可以将具有m行和n列的矩阵转换为具有n行和m列的矩阵。...如果输入数组的维度的长度与输出数组的相应维度的长度相同或其长度为1，则可以使用该数组进行计算，否则会发生错误。 当输入数组的维度长度为1时，该维度中的第一组值将用于沿该维度的操作。...非关键字参数传递的数组将自动命名为arr_0、arr_1 Kwds：要保存的数组使用关键字名称。 NumPy数组的维数称为rank，rank是轴的数量，即数组的维数。
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。 ...;//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值 计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值...，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数 np.max...(a1,1);//计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵 np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引 np.argmax(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引...vstack((a,b));//按列合并，即增加行数 d=hstack((a,b));//按行合并，即行数不变，扩展列数 4.矩阵、列表、数组的转换 列表可以修改，并且列表中元素可以使不同类型的数据，
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。...3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值 1 2 3 计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值...a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值...，这里使用的是numpy中的max函数 np.max(a1,1);//计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵 np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引 np.argmax...(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引 1 2 3 4 5 6 7 8 9 5.矩阵的分隔和合并 矩阵的分隔，同列表和数组的分隔一致。
((3, 4))) # 随机选取arr中的两个元素 print(np.random.choice(arr, size=2)) 对照表 函数名称 函数功能 参数说明 rand(d0,d1,⋯,dn) 产生...(a[, size]) 从arr中随机选择指定数据 arr为1维数组；size为数据形状 4.矩阵运算(与数据类型差不多) 运算表 运算符 说明 + 两个矩阵对应元素相加 - 两个矩阵对应元素相减 *...(axis=0)每列 (axis=1)每行 # 获取矩阵所有元素中的最大值 print(arr.max()) # 获取举着每一列的最大值 print(arr.max(axis=0)) # 获取矩阵每一行的最大值...()) # 获取矩阵每一列的平均值 print(arr.mean(axis=0)) # 获取矩阵每一行的平均值 print(arr.mean(axis=1)) # 获取矩阵所有元素的方差...print(arr.var()) # 获取矩阵每一列的元素的方差 print(arr.var(axis=0)) # 获取矩阵每一行的元素的方差 print(arr.var(axis=1
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。...3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值 计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 a2...=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值...，这里使用的是numpy中的max函数 np.max(a1,1);//计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵 np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引 np.argmax...(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引 5.矩阵的分隔和合并 矩阵的分隔，同列表和数组的分隔一致。
/46581861 python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。...>>>a1.max() #计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 4 >>>a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵 >>> a2 matrix...([[3]]) >>>a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 3 >>>np.max(a1,0) #计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数 matrix...(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引 matrix([[2, 1]]) >>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引 1 ?...numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。 它们之间的转换： ?
copy对象是否需要复制，可选 order创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认） subok默认返回一个与基类类型一致的数组 ndmin指定生成数组的最小维度。...几维数组，默认0维数组 创建numpy矩阵的其他形式 np.zeros((3,4)):创建3行4列值都为0矩阵 np.ones((3,4)):创建3行4列值都为1矩阵 np.random.random(...4 np.empty（（3，4））：创建3行4列值为空的矩阵 np.linspace(1,10,10)：创建1维数组，开始点为 1 ，终止点为 10，数列个数为 10。...np.sin(a),即计算该矩阵值的sin结果 np.cos(a) np.tan(a) arcsin，arccos，和 arctan 函数返回给定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函数。...(A),矩阵的反向、向转等同于A.T， clip(A,3,9),所有小于3的值，变成3，所有大于9的值，变成9 索引 A[1]第一行 A[1][1]第1行第1列 A[1,1]第1行第1列，与上面一样只是表达形式不一样
获取数组元素：a[0] **a[-1]**表示最后一个元素 二维数组：a=numpy.array(([1,2,3],[4,5,6])) 2行3列数组 这时a.shape输出**(2,3)**表示2行...3行开始，取第1列到第2列但不包括第3列的矩阵。...a[‘col1’] 获取第一列 获取头几行：a.head(2) 获取前2行 a.tail(2) 获取最后2行 查看df的详细信息：a.describe() 矩阵的转制：a.T 添加特征(添加列)：a[...2.4.2矩阵基础 矩阵乘法–点积：要求a的n列等于b的n行，也就是a的行乘以b的列。 ? 矩阵乘法–元素积：python代码为multiply(a,b) ?...方差：一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
数组可通过array函数创建，形式如下： array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL) 其中data包含了数组中的数据，dim是一个数值型向量...，给出了各个维度下标的最大值，而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。...下面将创建的每两个3×3矩阵的数组，具有3行3列。...2 命名列和行 我们可以通过使用dimnames参数给予名称添加到数组中的行，列和矩阵。...3 访问数组元素 访问数组是用[]索引。 # 打印数组第二个矩阵的第三行 result[3,,2] # 打印第1矩阵的第1行和第3列中的元素。
表示数组的尺寸，对于n行m列的矩阵，形状为(m,n) size:返回int。表示数组的元素整数,等于数组形状的乘积 dtype:返回data-typle。...))) #生成二行三列全为0的数组 6 print("使用ones函数生成数组:",np.ones((2,3))) #生成二行三列全为一的数组 7 print("使用eye函数生成数组:",np.ones...在Numpy中，矩阵是ndarray的子类，在Numpy中，数组和矩阵有着重要的区别.Numpy中提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。...=True,fix_imports=Trues) file为文件名称，arr表示需要保存的数据，如果需要保存多个数组至一个文件中，可以使用savez函数 data = np.load(file...) 从二进制文件中获取数据 np.savetxt(file,X,delimeter=' ,')需要保存数据至文本中，file表示文件名,X表示保存的数据,delimeter表示分隔符
运算单元 基本信息 名称 参数 数据输入位宽 bit 权值输入位宽 bit 数据输出位宽 bit 功能 矩阵乘法、最大值池化、平均值池化 乘法器数量 加法器数量 结构 ?...NFU-2单元的输出为一个数据，整个NFU-2部分输出为 ? 个部分操作数据。该输出可以流向NFU-3部分作为NFU-2的输出，也可以流向D-Reg作为部分和临时保存以节约带宽。...非线性单元使用分段线性逼近非线性函数，分段线性逼近参数保存在RAM中，可通过更改该参数使该单元实现任意非线性函数。 运算映射 矩阵乘法/卷积 映射以下矩阵乘法： ?...权值输入：第i个NFU-1单元的第j个权值输入为 ? ，即第i个NFU-1单元输入的数据为W矩阵的第i列 NFU-2：配置和实现加法树功能 池化 映射以下最大值操作： ?...SB载入与前四个输入逻辑块运算相关的64个数据块W11、W12、W13~W64,1（分块后W的前4列，前16行的块）。NFU计算对应乘法（例如 ? ， ? ，..., ?
本次的练习是：如下图1所示，根据工作表中提供的2010年至2013年一些国家的人口数据，在单元格A1中使用一个公式来确定该期间人口平均年增长率最大的区域。 ? 图1 公式要求： 1....不仅结果正确，而且要使用最少的字符。 2. 必须同时包括行列引用，而不能只是行引用或列引用（例如3:2或A:F）。 3. 不允许使用名称。 先不看答案，自已动手试一试。...:F12}) 而不是通常的： SUMIF(B3:B12,B3:B12,{D3,E3,F3}) 这样，将返回一个10行3列的数组，其每列中的元素等于下面三个公式单独计算的结果： SUMIF(B3:B12,...10行中每行的3个元素分别代表列B中每个区域相对应的列D、列E、列F中的数据之和，例如第一行中的{1345097171,1351670528,1358363416}是“East Asia &Pacific...要确定同比变化，只需生成与上述值相对应的值矩阵，但这一次是针对列C、列D和列E，然后将上面的数组中的每个值除以新数组中相应的元素。
¶ 上述代码中的 a 和 b 是两个属性为 array 也就是矩阵的变量，而且二者都是1行4列的矩阵， 其中b矩阵中的元素分别是从0到3。...在第二行中对a的操作是令a中生成一个2行4列的矩阵，且每一元素均是来自从0到1的随机数。...相应的，在矩阵的12个元素中，最小值即2，对应索引0，最大值为13，对应索引为11。...故一个3行4列矩阵通过函数计算得到的矩阵便是3行3列的矩阵。...,维度小的会变成大的维度在进行运算,然后每个值单独做计算 a/a.mean() // Numpy矩阵运算 NumPy有两种不同的数据类型：数组ndarray和矩阵matrix matrix是array
由于向量是一维的，所以第一个每次输出都是一 length():返回数组行列大小的最大值，对于向量，表示其长度 例如: 索引向量 通过在括号内输入零个(全部输出)或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素...例子: 另外，索引环境中的关键字end表示向量中的最后一个元素的索引 **注意:**在Matlab中在赋值操作中输入的索引超过当前的边界，Matlab会自动扩列，空位用零补齐，比如，...可以用索引将需要删除的部分赋值为[ ] 但是，缩短向量不是做正确的方法，因为可能会导致一些逻辑问题，在可行的情况下，应该使用索引来复制需要保存的元素。...zeros(m,n):创建m行n列的全0的数组 rand(m,n):创建m行n列的0~1随机数的数组 randn(m,n):创建m行n列的正态分布随机数的数组 diag()：返回对角线上的元素...，每列的最大值和每列的最小值 连接数组 看一个简单的例子 切片数组 对一个数组进行切片：A(对行索引,对列索引) 例子： 重塑数组 有些时候我们希望将某一维度的数组变形为另一种维度的需求
： >> ones(2,3) ans = 1 1 1 1 1 1 >> c = 2*ones(2,3) % 生成2行3列的全为1的矩阵 c =...>> hist(w,50) %直方图的竖条为50个（下右图） 二、移动数据 2.1 读取和存储数据 获取矩阵大小： >> A = [1 2;3 4; 5 6] >> sz = size(A)...5 6 >> A(3,2) %返回第3行第2列 >> A(2,:) %返回第2行 >> A(:,2) %返回第2列 >> A([1 3], :) % 返回第1行和第...>> [val, ind] = max(a) % 返回a中最大值及其下标 val = 15 ind = 2 >> a < 3 ans = 1×4 logical 数组 1 0...(2); % 指定接下来的图片在figure2窗格中生成，若不存在则新建一个窗格 >> subplot(2,3,4) % 将当前窗格分成2行3列，在第4个格子里生成图片 >>
向量（vector）：表示列数，有序排列，通常用粗体小写变量名称表示。 在索引向量中的元素时，用符号“-”表示集合中补集的索引， ? 为x中除 ? 外的所有元素， ? 表示除 ?...矩阵（matrix）：表示一个二维数组，其中每个元素由两个索引决定，通常用粗体大写变量名称表示，通常用“:”表示水平坐标，表示垂直坐标中的所有元素，“Ai,:”表示A中垂直坐标i上的一竖排元素，简单来说...表示矩阵值表达式的索引可以用 ? 表示函数f作用在A上输出的矩阵的第i行第j列元素。 张量（tensor）：表示一个数组中的元素分布在若干维规则的坐标网络中。...加法运算 向量可看作只有一行的矩阵，因此向量转置可以看作只有一列的矩阵，标量可以看作只有一个元素的矩阵，因此标量的转置为它本身。...在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。 L-0范数：用来统计向量中非零元素的个数。
numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。...numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.arange(4)生成0到3的一行矩阵。...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.split(A,2,axis=1)对矩阵数组分割分成两块,axis=1是行分割，axis=0是列分割。...0),a)从a中抽取能被2整除的元素 np.nonzero(a)抽取非0元素 np.outer(a数组，b数组)a数组的元素*b数组行，生成二维数组 金融专用函数 np.fv()
ftable(mytable) #使用ftable函数将三维列联表进行矩阵化 ?...pivot_table()内的参数列表如下： pandas.pivot_table(data, #数据框名称 index=None, #行索引（对应Excel...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None...pandas的交叉表函数pd.crosstab参数设定规则与透视表保持了很高的相似度，确实从呈现形式上来讲，数值型变量的尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等...，其理念大致与Excel中的透视表理念一致，只要把握好关于行、列、度量值和聚合函数的设定规则即可。
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