在numpy中，有很多的函数都涉及到axis，很多函数根据axis的取值不同，得到的结果也完全不同。这里通过详细的例子来学习下，axis到底是什么，它在numpy中的作用到底如何。
numpy.argsort(), numpy.argmax(), numpy.argmin()用法
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。
numpy.clip：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html
原文链接：https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861
前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路。
2、numpy.power(one, two) 将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂，即 one^two
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html
也对多维Tensor排序，当对多维Tensor进行排序时，可以通过axis参数指定需要排序的维度，默认axis默认值为-1，也就是对最后一维进行排序。
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
所以有的同学就说了：我用传统的写法一样可以实现，为什么还要浪费精力去学习numpy呢？
torch.max()返回两个结果，第一个是最大值，第二个是对应的索引值；第二个参数 0 代表按列取最大值并返回对应的行索引值，1 代表按行取最大值并返回对应的列索引值。
1、最大值、最小值 max：获取一个数组中最大元素 min：获取一个数组中最小元素
numpy的np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的区别（坑）
当你在使用机器学习或数据分析的过程中，碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时，一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。
通常，当面对大量数据时，第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差，它允许你汇总数据集中的“典型”值，但其他汇总也很有用（总和，乘积，中位数，最小值和最大值，分位数等）。
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
Ndarray 可以理解为Java里面List 的实现，封装了更好的接口和api。
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
实际上，标准的Python中，用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象，所以列表中list保存的是对象的指针。虽然在Python编程中隐去了指针的概念， 但是数组有指针，Python的列表list其实就是数组。这样如果我们要保存一个简单的数组 [0,1,2],就需要有3个指针和3个整数对象，这样对于Python来说是非常不经济 的，浪费了内存和计算时间。
在平时用python做开发或者阅读流行的开源框架的源码的时候，经常会看到一些代码将普通的列表list()类型转化为numpy的array()，如下所示：
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能：
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
创建数组 import numpy as np a=np.array([1,2,3]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b[1,1]=10 print(a.shape) print(b.shape) print(a.dtype) print(b) 结构数组 import numpy as np persontype=np.dtype({ "names":["name","age","chinese","math","english"], "fo
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
numpy中的数组函数有很多，通过使用函数可以大大减少使用for、if等语句，常见的一元通用函数和二元通用函数如下表：
NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。 tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的
一、numpy简介 numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包，计算速度要比python自带的函数快很多，非常好用。一般不需要安装，装Python就自动装了，如果需要：
它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
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.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.ara
numpy创建数组(矩阵) 创建数组 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array(range(1, 6)) c = np.arange(1, 6) # np.arange用法：arange(start,stop,step,dtype=None) 数组的类名和数据的类型 In [1]: type（a） Out[1]: numpy.ndarray In [2]: a.dtype Out[2]: dtype('int64') # 常
选自TowardsDataScience 作者：Ehi Aigiomawu 机器之心编译 参与：李诗萌、路 本文介绍了一些 NumPy 基础知识，适合数据科学初学者学习掌握。 NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。 对数组
maximum()用于限制最小值,也即是说，将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值：
本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 在 reshape 函数中使用参数-1
python经常作为机器学习的首选，有一个统计，50%以上的机器学习开发者使用python。在学习机器学习之前需要熟悉以下几个python模块： numpy Python没有提供数组，列表（List）可以完成数组，但不是真正的数组，当数据量增大时，它的速度很慢。所以Numpy扩展包提供了数组支持，同时很多高级扩展包依赖它。是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学。 SciPy SciPy是数学，科学和工程的开源软件。 它包括用于统计，优化，集成，线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理，ODE解算器等的模块。Sci
NumPy数组的计算：通用函数缓慢的循环通用函数介绍探索Numpy的通用函数高级通用函数的特性聚合：最小值、 最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数
在原生 Python 中，如果我们想计算一个元素为数值型的可迭代对象中所有元素的和，可以使用 Python 内置的 sum 函数。在 NumPy 中不仅支持 Python 内置的 sum 函数，而且还提供了优化后的 numpy.sum。
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：
下面的所有统计方法，即可以当做数组的实例方法调用，也可以当做Numpy函数来调用。
torch_data = torch.from_numpy(np_data)可以将numpy(array)格式转换为torch(tensor)格式；torch_data.numpy()又可以将torch的tensor格式转换为numpy的array格式。注意Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间，修改一个会导致另外的一个也被修改。
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，这些情况需要样板代码来解决。在此期间，根据大家的需要和使用情况，其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数，它们可以用于高效和简洁的数据操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
