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    【NumPy学习指南】day1 NumPy在数组操作上优势

    NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。使用NumPy可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。...n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return c numpysum()函数中没有使用for循环...同时，我们使用NumPy中的arange函数来创建包含0~n的整数的NumPy数组。代码中的arange函数前面有一个前缀numpy，表明该函数是从NumPy模块导入的。...显然，NumPy代码比等价的纯Python代码运行速度快得多。有一点可以肯定，即不论我们使用NumPy还是Python，得到的结果是一致的。不过，两者的输出结果在形式上有些差异。...注意，numpysum()函数的输出不包含逗号。这是为什么呢？显然，我们使用的是NumPy数组，而非Python自身的list容器。

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    bash 的条件和循环

    本文作者：IMWeb 江源 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 原文 条件语句和循环可以统称为流程控制，是一门语言最基础的部分。...bash 的流程控制和大家熟悉的语言非常类似，所以这块上手应该很快。 条件语句 条件这块建议先去瞧瞧《bash 的 Test》。bash 中的条件语句，基础就是 Test 。.... ;; esac 双引号包裹变量，这不是必须的 每一个 Test 语句，必须以 ) 结尾 每一个条件区块，必须以 ;; 结尾 整个 case 区块，必须以 esac 结尾——esac case...循环 bash 中有 for 和 while 两种常见的循环体，我们应该都很熟悉。 for 直接上实例，批量修改文件名。...done 结尾 [in words] 取值很宽泛，可以是通配符，可以是一个命令(ls)，一句话，必须是数组形式 for i in * do echo $i; done ## 会打印当前目录下的所有文件名

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    bash 的条件和循环

    原文 条件语句和循环可以统称为流程控制，是一门语言最基础的部分。 bash 的流程控制和大家熟悉的语言非常类似，所以这块上手应该很快。 条件语句 条件这块建议先去瞧瞧《bash 的 Test》。...bash 中的条件语句，基础就是 Test 。 if 先来个实例： x=5; if [ $x = 5 ]; then echo 'x equals 5..... ;; esac 双引号包裹变量，这不是必须的 每一个 Test 语句，必须以 ) 结尾 每一个条件区块，必须以 ;; 结尾 整个 case 区块，必须以 esac 结尾——esac case...循环 bash 中有 for 和 while 两种常见的循环体，我们应该都很熟悉。 for 直接上实例，批量修改文件名。...done 结尾 [in words] 取值很宽泛，可以是通配符，可以是一个命令(ls)，一句话，必须是数组形式 for i in * do echo $i; done ## 会打印当前目录下的所有文件名

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    bash 的条件和循环

    本文作者：IMWeb 江源 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 原文 条件语句和循环可以统称为流程控制，是一门语言最基础的部分。...bash 的流程控制和大家熟悉的语言非常类似，所以这块上手应该很快。 条件语句 条件这块建议先去瞧瞧《bash 的 Test》。bash 中的条件语句，基础就是 Test 。.... ;; esac 双引号包裹变量，这不是必须的 每一个 Test 语句，必须以 ) 结尾 每一个条件区块，必须以 ;; 结尾 整个 case 区块，必须以 esac 结尾——esac case...循环 bash 中有 for 和 while 两种常见的循环体，我们应该都很熟悉。 for 直接上实例，批量修改文件名。...done 结尾 [in words] 取值很宽泛，可以是通配符，可以是一个命令(ls)，一句话，必须是数组形式 for i in * do echo $i; done ## 会打印当前目录下的所有文件名

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    【科学计算包NumPy】NumPy数组的创建

    NumPy 是在1995年诞生的 Python 库 Numeric 的基础上建立起来的，但真正促使 NumPy 的发行的是 Python 的 SciPy 库。...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。   ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象   通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。...] [ 0. 0. 1.]] 8、eye 函数：返回一个N×M阶的矩阵（k所代表的对角线为上的元素1） 格式：np.eye(N,M=None, k=0, dtype=

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    【实验楼-Python 科学计算】Numpy - 多维数组（上）

    创建 numpy 数组 初始化numpy数组有多种方式，比如说： 使用 Python 列表或元祖 使用 arange, linspace 等函数 从文件中读取数据 列表生成numpy数组 我们使用 numpy.array...模块提供的 ndarray 类型 type(v), type(M) => (numpy.ndarray'>,numpy.ndarray'>) v 与 M 数组的不同之处在于它们的维度...Numpy 数组是 静态类型 并且 齐次。 元素类型在数组创建的时候就已经确定了。 Numpy 数组节约内存。...使用 ndarray 的 dtype 属性我们能获得数组元素的类型： M.dtype=> dtype('int64') 当我们试图为一个 numpy 数组赋错误类型的值的时候会报错： M[0,0] =...文件 I/O 创建数组 CSV CSV是一种常用的数据格式化文件类型，为了从中读取数据，我们使用 numpy.genfromtxt 函数。

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    Python 中的条件判断、循环以及循环的终止

    条件判断 条件语句是用来判断给定条件是否满足，并根据判断所得结果从而决定所要执行的操作，通常的逻辑思路如下图； 单次判断 形式 if 条件>： else： 例子 age...= int(input("输入你的年龄：")) if age < 18: print("未成年") else: print("已成年") 多次判断 形式 if 条件1>: <执行1...else: print('kid') 注意，if 语句是从上往下判断的； 循环 while循环 当条件满足时，就不断循环，直到条件不再满足时即退出循环； 例子 count = 50 while...< 20: num += 1 if num % 2 == 0: continue print(num) 总结 本次相关Python中的if条件判断、for...循环、while循环以及如何终止for或者while循环的介绍就到这里，如果你有更好的想法，欢迎评论共同交流！！

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    初探numpy——数组的创建

    方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等差数列的数组 numpy.linspace(start , stop, num=50 , endpoint=True , retstep =...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等比数列的数组 numpy.linspace(start , stop , num = 50 , endpoint = True , base

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    Numpy中的数组维度

    ., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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    Numpy的轴及numpy数组转置换轴

    这个2维数据是由3个1维数组组成的，这3个1维数组当然也有索引号也是[0,1,2]，[ :2 ] 就表示它要切取2维（0轴）上3个1维数组中的索引 [ 0 ] 和索引 [ 1 ] ，于是得到 ([ 1,...首先看2个参数的切片操作： print(数组[:2,1:]) 就是在两个维度（轴）上各切一刀，第1个参数就是2维（0轴）， :2 表示切取2维（0轴）上的索引 [ 0 ] 和索引 [ 1 ] ，即 (...[ 1, 2, 3 ]) 和 ([ 4, 5, 6 ]) 这两个1维数组 第2个参数就是1维（1轴），1: 表示切取1维（1轴）上的索引 [ 1 ] 和索引 [ 2 ] ，即对数组 ([ 1, 2,...((2, 2, 4)) print(数组) print(数组.shape) 数组的维度：（2，2，4） 元组索引（下标）：[0,1,2] 我们转换它： 3维数组的1维（2轴）上是4个一维数组，每个1维数组都有一个由...] 也就是把数组 [ 0,1 ] 的一维数组变成数组[ 1,0 ] numpy数组转置换轴 transpose方法 【行列转置】 import numpy as np 数组=np.arange(24

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    【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

    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...创建过滤器数组 在上例中，我们对 True 和 False 值进行了硬编码，但通常的用途是根据条件创建过滤器数组。...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。...随机数并不意味着每次都有不同的数字。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。...ufuncs 还接受其他参数，比如： where 布尔值数组或条件，用于定义应在何处进行操作。 dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。 什么是向量化？

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    【科学计算包NumPy】NumPy数组的基本操作

    一、数组的索引和切片 （一）数组的索引 首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...三、数组的运算 （一）数组和标量间的运算 数组之所以很强大是因为不需要通过循环就可以完成批量计算。...对一个数组进行重复运算时，使用 ufunc 函数比使用 math 库中的函数效率要高很多，方便程序书写（替代了循环）。...（2）如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为 1 的维度进行扩展，以匹配另一个数组的形状。 （3）输出数组的 shape 是输入数组 shape 的各个轴上的最大值。...在 NumPy 中可以利用基本的逻辑运算就可以实现数组的条件运算。

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    numpy中数组的遍历技巧

    在numpy中，当需要循环处理数组中的元素时，能用内置通函数实现的肯定首选通函数，只有当没有可用的通函数的情况下，再来手动进行遍历，遍历的方法有以下几种 1....内置for循环 最基础的遍历方法还是for循环，用法如下 # 一维数组，和普通的python序列对象一致 >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> for i in a: ......2. flat迭代器 数组的flat属性返回的是数组的迭代器，通过这个迭代器，可以一层for循环就搞定多维数组的访问，用法如下 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpy中的nditer函数可以返回数组的迭代器，该迭代器的功能比flat更加强大和灵活，在遍历多维数组时...for循环迭代数组即可，注意二维数组和一维数组的区别，nditer的3个特点对应不同的使用场景，当遇到对应的情况时，可以选择nditer来进行遍历。

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    numpy中的掩码数组

    numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的掩码数组同时求最小值，可以看到，掩码数组中只有未被掩藏的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...在可视化领域，最典型的应用就是绘制三角热图，代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.ma as ma...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖

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