在Linux上执行“man raise”，即可看到两者的区别： 函数raise 函数kill 函数性质 LIBC库函数， raise基于系统调用kill或tgkill...（如果内核支持）实现 系统调用，不是LIBC库函数 单线程程序 raise(sig)效果等同kill(getpid(), sig) 多线程程序 raise(sig)效果等同pthread_kill(pthread_self
有时候我们会使用到3维或者更高维的NumPy数组（比如计算机视觉的应用中），通过重塑1维向量或转换嵌套Python列表来创建3维数组时，索引分别对应(z,y,x)。...因此，几何形状的创建实际取决于你对域的约定： [712da8e7c0cbd1d2cff6a182660f93f3.png] 显然，hstack，vstack或dstack之类的NumPy函数并不一定满足这些约定...根据确定的轴顺序，转置数组平面的命令有所不同：对于通用数组，交换索引1和2，对于RGB图像交换0和1： [4ad2fa93cc381abcb17ab40ce68147bb.png] 注意，transpose...（a.T）的默认轴参数会颠倒索引顺序，这不同于上述述两种索引顺序。...] 该函数对重复索引的数组求和。
NumPy 数组形状 数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。...上面的例子返回 (2, 4)，这意味着该数组有 2 个维，每个维有 4 个元素。...4], ndmin=5) print(arr) print('shape of array :', arr.shape) 元组的形状代表什么？...上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。 数组的形状是每个维中元素的数量。...x in arr: for y in x: for z in y: print(z) 使用 nditer() 迭代数组 函数 nditer() 是一个辅助函数，从非常基本的迭代到非常高级的迭代都可以使用
本篇为pandas系列的导语，对pandas进行简单介绍，整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 二、Pandas特点 方便地处理浮点与非浮点数据里的缺失数据...数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象； 基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作； 直观地合并（merge）、连接（join）数据集； 灵活地重塑...pip install pandas conda install pandas python3 -m pip install --upgrade pandas 对于Linux，比如Ubuntu，可以使用下面的方法安装...python-sympy python-nose 安装完Pandas后，我们就可以在python环境中导入它了： import pandas as pd 有时候，我们会单独导入pandas包含的两个重要数据结构...__version__ 资料与代码下载 本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦
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。...NumPy WHY 看下面数组和列表之间的计算效率对比：两个大小都是 1000000，把每个元素翻倍，运行 10 次用 %time 记时。...听着很绕口，但这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解，比如： 高维数组的转置 数组的重塑和打平 不同维度上的整合 我为上面那句话画了三幅图，注意比较数组“想象中的样子”、“打印出的样子”和“内存里的样子...比如在讲广播机制时，下面的一图胜千言。 ?...在求解 PDE 时，我只说五句话，配着下面的图 (也是用 matpplotlib 写代码画的)。
数组reshape重塑, 不会改变原数组，函数返回修改后的数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) b=a.reshape((2,3)) # 传入的参数最好为元组，元组参数为你想重塑的最终形状...3、数学处理函数 # 三角函数 # 指数 numpy.exp(array_like) # 平方 numpy.sqrt(array_like) # 向下取整 numpy.floor(array_like...如果有两个一维数组，想取出这两个数组都有的数，那么可以使用数据交集函数：np.intersect1d(array1,array2) 如果想返回这两个多有的值，但是重复的不要再加一遍了，可以使用数组并集操作...轴（axis）其实可以理解为方括号“[]”，有几个方括号就有几个轴，数轴的顺序是从外往里数的，最外面的方括号是第一个轴（axis=0），次外面的是第二个轴（axis=1）。...比如说下面的就是两个轴： 传入的shape为(3,2);意思是第一个轴就是3个，第二个轴就是2个。
一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个科学计算（各种运算）包，封装了多个可以用于数组间计算的函数。...要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包需要不同的数据结构，比如Pandas需要DataFrame、Series数据结构 Python中创建数组使用的是 array() 函数，...数组的数据预处理 1.Numpy 数组的类型转换 这和Pandas理念一样，不同类型的数值可以做的运算是不一样的，所以要把我们拿到的数据转换成我们想要的数据类型。...''' arr = np.array([1,2,3,2,1]) np.unique(arr) 六、Numpy 数组重塑：reshape() 所谓数组重塑就是更改数组的形状，比如将原来3行4列的数组重塑成...与DataFrame合并不太一样，NumPy数组合并不需要公共列，只是将两个数组简单拼接在一起，有concatenate()、hstack()、column_stack()三种方法实现。
教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...也许你通过使用自定义代码生成或加载数据，现在你有了二维列表。每个列表表示一个新发现。 你可以通过调用array()函数将二维列表转换为NumPy数组。...了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。我们来看看下面这两个例子。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...重塑函数可以直接使用，指定出新的维度。每一列有多个时间步，每个时间步都有一个观察点(特征)，这说的很明白。
（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的） 例如：Python语言的numpy向量化语句为什么比for快？...使Numpy包的切片、运算符和函数来替代代码中的for循环以及运行速度较慢的代码片段，可以显著提高代码的性能。...Python广播 当两个数组中每个元素都进行相应的运算的时候，需要两个数组的形状相同，如果形状不同，则使Python的广播机制进行处理。...3.1广播数组： “广播”的一个工作原则是：两个数组的维度应该相同（即要对一个二维数组进行广播，那么用来广播的数组也应该是二维的），并且只能有一个维度的长度允许不一样，且那个不一样的维度在用来广播的数组里面的长度应该为...（广播原则：如果两个数组的后缘维度（即：从末尾算起的维度）的轴长相符或者其中的一方长度为1，则认为广播兼容，广播在缺失和长度为1的轴上进行） 如下实例：说明广播是如何操作的：重塑、扩展 import numpy
上节文章我们搞定了一个最简单的预测，那么本节我们来提高难度： 看下我假设的这个场景： 预测一对夫妻结婚多久才能生娃，生的什么娃？结婚多久才能买房，买的什么房？...__init__() # 输入层，假设每个样本有两个5维特征向量 self.fc1 = nn.Linear(input_features * 2, hidden_features...这一步是有规则的，如果匹配不上就是保错。当然下面的make_AI函数要进行相应的更改。然后还是要训练10000次！...这次的play_AI函数，要写的更专业更复杂一点了哦~ 因为中间有涉及到要给结果进行重塑的过程，还是有点烧脑的。...with torch.no_grad(): # 关闭梯度计算 predictions = wqrf(new_data_tensor) # 重塑预测结果以匹配每个样本有两个
重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] ---- 细心的读者可能已经发现为什么「打平」需要两个函数 ravel() 或 flatten()？...合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...这样会便于你理解如何按不同轴做整合运算。 有了轴的概念，我们再来看看 sum() 求和函数。...数组变形有以下重要操作： 改变维度的重塑和打平 改变分合的合并和分裂 复制本质的重复和拼接 其他排序插入删除复制 数组计算有以下重要操作： 元素层面：四则运算、函数，比较 线性代数：务必弄懂点乘函数 dot
重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] ---- 细心的读者可能已经发现为什么「打平」需要两个函数 ravel() 或 flatten()？...合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...这样会便于你理解如何按不同轴做整合运算。 有了轴的概念，我们再来看看 sum() 求和函数。...数组变形有以下重要操作： 改变维度的重塑和打平 改变分合的合并和分裂 复制本质的重复和拼接 其他排序插入删除复制 数组计算有以下重要操作： 元素层面：四则运算、函数，比较 线性代数：务必弄懂点乘函数 dot
NumPy用户包括从最初的程序员到从事最先进的科学和工业研究与开发的有经验的研究人员。...详情 NumPy array 和 python list ---- 4 什么是array 数组是NumPy库的核心数据结构。它包含有关原始数据、如何定位元素以及如何解释元素的信息。...调用函数时，可以指定轴、种类和顺序。...详情 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) ---- NumPy入门系列教程： NumPy介绍 安装和导入NumPy Python列表和NumPy数组有什么区别？...什么是array?
重塑是从低维到高维 打平是从高维到低维 重塑 用reshape()函数将一维数组 arr 重塑成二维数组。...4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 细心的读者可能已经发现为什么「打平」需要两个函数 ravel() 或 flatten()？...合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...这样会便于你理解如何按不同轴做整合运算。 有了轴的概念，我们再来看看 sum() 求和函数。 【一维数组】 ?...数组变形有以下重要操作： 改变维度的重塑和打平 改变分合的合并和分裂 复制本质的重复和拼接 其他排序插入删除复制 数组计算有以下重要操作： 元素层面：四则运算、函数，比较 线性代数：务必弄懂点乘函数 dot
我们创建了一个有100个浮点数的数组。 4. 1和0的矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ?...重塑 使用reshape函数，它会对数组进行重塑。A的形状是(3,4)大小是12。 ? 可以指定每个维度上的大小，只要保证与原大小相同即可 ? 我们不需要指定每个维度的大小。...我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ? 我们将一个6x3的数组分成3个子数组，得到第一个数组。 12....NumPy提供了以多种不同方式组合数组的函数和方法。 13. 连接 这与pandas的合并的功能很相似。 ? 我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量，然后进行垂直连接。 ? 14....对于高维数组，最后两个维度必须是正方形。 17. Inv 计算矩阵的逆。 ? 矩阵的逆矩阵是与原矩阵相乘得到单位矩阵的矩阵。不是每个矩阵都有逆矩阵。如果矩阵A有一个逆矩阵，则称为可逆或非奇异。
数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...Pandas库中Series和DataFrame的性能比较是什么？ 在Pandas库中，Series和DataFrame是两种主要的数据结构，它们各自适用于不同的数据操作任务。...数据重塑（Data Reshaping） ： 数据重塑是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程，常见的方法有pivot和melt。这些方法可以用于将宽表数据转换为长表数据，或者反之。...Pandas与其他数据分析库（如NumPy、SciPy）相比有哪些独特优势？...相比之下，NumPy主要关注数值计算和科学计算问题，其自身有较多的高级特性，如指定数组存储的行优先或者列优先、广播功能以及ufunc类型的函数，从而快速对不同形状的矩阵进行计算。
重塑 (reshape) 和透视 (pivot) 两个操作只改变数据表的布局 (layout)： 重塑用 stack 和 unstack 函数 (互为逆转操作) 透视用 pivot 和 melt 函数...而重塑就是通过改变数据表里面的「行索引」和「列索引」来改变展示形式。...规律总结 对 df 做 stack 和 unstack 都得到了「两层 Series」，但是索引的层次不同，那么在背后的规律是什么？...pivot 函数返回的是两个透视表。...注意 lambda 函数里面的 x 就是 grouped。
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三...q-q 图 9 一次可视化多个分布 10 可视化比例 11 可视化嵌套比例 12 可视化两个或多个定量变量之间的关联 13 可视化自变量的时间序列和其他函数 14 可视化趋势 15 可视化地理空间数据...零、前言 一、NumPy 快速入门 二、从 NumPy 基本原理开始 三、熟悉常用函数 四、为您带来便利的便利函数 五、使用矩阵和 ufunc 六、深入探索 NumPy 模块 七、了解特殊例程 八、...什么是 Pandas？...五、Pandas 的算术，函数应用以及映射 六、排序，索引和绘图 精通 Pandas 探索性分析 零、前言 一、处理不同种类的数据集 二、数据选择 三、处理，转换和重塑数据 四、像专业人士一样可视化数据
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