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NumPy学习指南】day1 NumPy数组操作优势

NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供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Python代码更为简洁。...同时,我们使用NumPyarange函数来创建包含0~n整数NumPy数组。代码中arange函数前面有一个前缀numpy,表明该函数是从NumPy模块导入。...让我们来看看纯Python代码和NumPy代码是否得到相同结果: import sys from datetime import datetime import numpy as np #省略上面两处代码...显然,NumPy代码比等价纯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,得到结果是一致。不过,两者输出结果在形式上有些差异。...注意,numpysum()函数输出不包含逗号。这是为什么呢?显然,我们使用NumPy数组,而非Python自身list容器。

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    Python if条件语句实例

    一篇讲if条件语句语法和一些注意事项以及简单使用了下,这篇文章就用一个上网实例分为简单版和进阶版来更深层次加强学习if语句。...,主要看这个年龄是大于等于18还是小于18,如果大于等于18就表示成年了,输出指定要输出语句就可以了 #  准备数据 age = 20 # if条件语句 if age >= 18: print('你已经成年...#  系统可以让用户输入年龄,在用这个年龄做条件判断 """ 思路: 1. 用户输入年龄 2. 保存用户输入年龄 3....,条件是age和整型18做判断,所以这里需要利用int函数来转换数据类型。...总结:做判断时候一定要注意数据数据类型,然后载进行判断,以上就是if语句两个实例。

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    Python中条件语句

    Python中条件语句是通过一条或多条语句执行结果(True或者False)来决定要执行代码块。主要通过if关键字实现,条件其他分支用else。...python之后,python中针对条件判断语句执行语法如下: if 判断条件成立: 执行语句…… else: 执行语句…… 多个if条件使用场景: if 条件1成立: 执行语句...1 elif 条件2成立: 执行语句2 else: 执行语句3 说明:if后面的条件在python中只要是任何非0非空值,都会认为是True,即认为条件成立。...每个条件后面要使用冒号(:),表示接下来是满足条件后要执行语句块,使用缩进来划分语句块,相同缩进数语句在一起组成一个语句块。...语句2 elif 条件3: pass else: pass 注意:为了代码维护,建议嵌套不要超过3层 检验学习成果时候到了 列几个题目考考你对条件语句用法掌握了吗?

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    Python中条件语句和循环语句

    一、条件语句 Python中条件语句主要是由if语句来编写,主要分为单分支结构、双分支结构、多分支结构,不同于C语言和java,Python中没有switch语法 1、if 语句 if条件判断语句,可判断当前程序执行到此处时候...,是否满足条件,如果满足则执行,不满足则跳过 print("接下来执行条件语句") a = 10 b = 100 print("定义了两个变量 a = ",a, " b = " , b) #格式 -...(" b 等于 a " ) 2、 双分支结构 if else 如果不满足 if 条件 ,则直接 执行else 内语句 a = 10 b = 100 if a>b : print(" a 比...b 大 ") else : #格式 -> else: print(" a 没有比 b 大 ") 3、多分支结构 一系列下来,如果不满足 if 条件,就继续判断是否满足 elif 条件...条件加一 2、for 循环 和Java与C语言格式有较大区别,但作用也是一样,区别于 while循环,for循环定义好了循环结束条件. print("打印数字 0 ~ 9") # i 代表每一个可迭代数据中元素

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    【实验楼-Python 科学计算】Numpy - 多维数组

    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 ndarray 类型 type(v), type(M) => (,) v 与 M 数组不同之处在于它们维度...Numpy 数组是 静态类型 并且 齐次。 元素类型在数组创建时候就已经确定了。 Numpy 数组节约内存。...使用 ndarray dtype 属性我们能获得数组元素类型: M.dtype=> dtype('int64') 当我们试图为一个 numpy 数组赋错误类型时候会报错: M[0,0] =...文件 I/O 创建数组 CSV CSV是一种常用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 条件语句elif

    条件语句elif 什么是elif elif(或者如果)对于命题非第一次多种判断 , 每一种判断条件对应一组业务代码 条件语句说明 对于首次if判断不满足后 , 其他条件判断语句 用法 if...bool_result : do elif bool_result: elifdo # 当前elif语句对应语法块 elif bool_result: elifdo # 缩进等级与do语法块一致...else: elsedo 参数 elifdo : 当前elif语句对应python代码 返回值 elif属于语法 , 没有返回值 说明 条件语句中满足一个条件后 , 将退出当前条件语句 每个条件语句中仅有且必须有一个...if语句 可以有0个或多个 elif语句 可以有0个或1个 else语句 每个条件语句 if 必须是第一个条件语句 练习 有一个班级,班级有很多同学,每个同学有如下信息: 名字 年龄 分数 , 现在来了一个插班生...,将这个小明放到成绩单里,这里要做判断,如果班级里有小明,就说明重名了,那么要给新小明后面加个新字并存入 用列表与字典两种类型, 用两种方法做题 代码 # coding:utf-8 number

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    【Python】Python中条件语句

    Python中基础语法主要有条件语句、循环语句、函数等内容,接下来我们会通过三个篇章分别介绍Python中这三种基础语法。 在今天内容中,我们将会介绍第一种基础语法——条件语句。...234567891 + \ 345678912 # 上述内容为一条多行语句 需要注意是多行语句实际也是一条语句。...分类: 控制语句可以分为三大类——条件控制语句、循环执行语句、转向语句条件判断语句也叫分支语句,用于通过特定条件判断来选择具体执行内容: C语言中有两种分支语句——if语句、Switch语句(开关语句...)来决定执行代码块,如下所示: 上面所示流程图中展现是有两条分支条件语句,当然在很多情况下条件语句不止两条分支,会存在三条及以上分支。...,不过需要说明是,该语句虽然形式是双分支语句,但实际是属于多分支语句内容。

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    如何优化冗长条件语句

    三、 用多态替代条件语句 使用多态场景 当对象要根据不同状态表现不同行为时。 当你需要在很多地方检查相同条件时。...- 在子类中覆盖方法实现条件语句分支操作。...,通过继承抽象类,重写抽象方法方式,避免使用了条件语句。...多态和策略模式之间联系 我们看完上面的第三中方法(用多态替代条件语句) 和 第四种方法(策略模式优化条件语句)没有感觉两者很相似,其实两者侧重点不同。...参考文章: UIViewController瘦身计划(iOS架构思想篇) 用多态替代条件语句 重构那些事儿 iOS中条件语句优化 使用state pattern替代if else 足智多谋策略模式

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    初探numpy——数组创建

    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数组 numpy.linspace(start , stop , num = 50 , endpoint = True , base

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    Numpy数组维度

    ., 23) 进行重新排列时,在多维数组多个轴方向上,先分配最后一个轴(对于二维数组,即先分配行方向,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每一个平面的构成: [[ 0 4 8] [

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    Numpy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,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)3个1维数组索引 [ 0 ] 和索引 [ 1 ] ,于是得到 ([ 1,...首先看2个参数切片操作: print(数组[:2,1:]) 就是在两个维度(轴)各切一刀,第1个参数就是2维(0轴), :2 表示切取2维(0轴)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)索引 [ 1 ] 和索引 [ 2 ] ,即对数组 ([ 1, 2,...((2, 2, 4)) print(数组) print(数组.shape) 数组维度:(2,2,4) 元组索引(下标):[0,1,2] 我们转换它: 3维数组1维(2轴)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 ] 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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