numpy

科学计算库Numpy基础&提升(理解+重要函数讲解)

Intro 对于同样的数值计算任务,使用numpy比直接编写python代码实现 优点: 代码更简洁: numpy直接以数组、矩阵为粒度计算并且支持大量的数学函数,而python需要用for循环从底层实现; 性能更高效: numpy的数组存储效率和输入输出计算性能,比python使用list好很多, ... »

numpy.where用法

函数原型:numpy.where(condition[, x, y])   参数介绍:condition:类似于矩阵,布尔值。当其值为True时,从x中选定值,否则,从y中选择值        x,y:类似于矩阵,可选参数。根据condition的值来决定从x或y中取值   返回值:ndarray或者ndarrays的元组      如果x和y都被指定,则输出矩阵的元素组成为,当某个位置的cond »

浅谈python的第三方库——numpy(一)

python作为广受欢迎的一门编程语言,其中很重要的一个原因便是它可以使用很多第三方库。 对第三方库的理解,在笔者看来就是一些python爱好者和专门的研发机构,为满足某一特定应用领域的需要,使用python语言编写的具有特定功能的类与方法的集合。 举个例子,为了让python能够更好地进行矩阵运算,numpy库应运而生。通过调入numpy库,python对矩阵进行操作变得非常容易,这使得pyth »

numpy.ndarray的赋值操作

  mat=zeros((3,4)) #生成一个3行4列全部元素为0的矩阵 mat[1,:]=111 #从第1行第0列开始,一直到最后一列,赋值为1,效果与mat[1,0:3]相同,前置0可以省略,最后的列数可以省略 输出: [[ 0. 0. 0. 0.] [ 111. 111. 111. 111.] [ 0. 0. 0. 0.]] mat[1,2:]=222 #从第1行第2列开始, »

Numpy随机数(一):超几何分布

超几何分布 产品抽样检查中经常遇到一类实际问题,假定在N件产品中有M件不合格品,即不合格率 。 在产品中随机抽n件做检查,发现k件不合格品的概率为 ,k=0,1,2,...,min{n,M}。 Numpy中的超几何分布 Numpy的random包中提供了产生超几何分布结果的函数:   numpy.random.hyermetric(ngoog,nbad,nsample,size=None) »

python数值计算模块NumPy scipy安装

NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力,而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了。 NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化, »

Numpy访问数组元素

import numpy as np n = np.array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9])) ''' array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) ''' # 第一行元素 n[0] # array([1, 2, 3]) # 第一行第三列元素 n[0,2] # 3 # 第一行和第二行的元素 n[[0,1]] »

ArcGIS错误ImportErro: No module named numpy

在使用ArcMap中的Raster calculate中出现的报错 查到解决办法 https://jingyan.baidu.com/article/d8072ac466b41bec95cefdd3.html 一定要注意最后一步重启电脑 不然不生效。   附如何查看报错代码 http://resources.arcgis.com/zh-cn/help/main/10.2/#/na/00vp00 »

NumPy学习心得(二)

基本运算 数组的算术运算是按元素逐个运算。数组运算后将创建包含运算结果的新数组。 [python]  >>> a= np.array([20,30,40,50])   >>> b= np.arange( 4)   >>> b   array([0, 1, 2, 3])   >> »

NumPy学习笔记 一

  《NumPy学习笔记》系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是《Python数据分析基础教程 NumPy学习指南》第二版、《数学分析》第四版(华东师范大学数学系)、《概率论与数理统计》(陈希孺,中科大出版)、《概率论与数理统计》第二版(茆诗松、程依明等编)、《组合最优化:理论与方法》(现代数学译丛23)。笔记一主要记录NumPy&SciPy及相关软件的环境准备部分。   »

numpy 介绍和基础使用详解

p.p1 { margin: 0; font: 14px "Helvetica Neue"; color: rgba(20, 23, 28, 1) } span.s1 { font-variant-ligatures: no-common-ligatures } NUMPY 提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于处理多维数组,用于储存和处理大型矩阵,本身是由C语 »

numpy array中的内存泄露(memroy leak in numpy1.7.0 array)

转自:http://longriver.me/?p=96 这个标题其实还有些不合适,因为目前还没有验证出这真的是否是个bug,在google上也没有发现这类问题的结果,但是在实际的使用中..经过多次的观察内存可以确定的确如此,有的人说这可能是numpy自己的内存分配,但是python不能回收这些内存。详情见:http://longriver.me/?p=96 1 2 3 for u »

python3数据分析numpy的基本操作

  numpy:是数据结构基础,主要处理python在数据和数值计算过程中处理速度慢的问题。    功能:1、提供了一种新的数据结构, ndarray(数组)           2、丰富的多维操作              3、线性代数方面的运算    官网:http://www.numpy.org/    numpy的数据结构中只能有一种数据类型,通过(dtype=np.类型)定义数据类型。数 »

3.2Python数据处理篇之Numpy系列(二)--- ndarray数组的创建与变换

目录 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: 2.使用函数创建: (1).arange(n), 0~n-1 一维 (2).ones(shape) 1 (3).zeros(shape) 0 (4).full(share,var) var (5).eye(n) 单位n*n矩阵 (6).ones_like(a) 根据数组a,生成与数组a相同的1数组。 (7).zeros_ »

torch.Tensor和numpy.ndarray

1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 import torch import numpy as np # <class 'numpy.ndarray'> np_data = np.arange(6).reshape((2,3)) # <class 'torch.Tensor'> torch_data = torch.from_numpy(np »

numpy版本1.19.4异常问题

在进行pyinstaller -F xxx.py将py文件转成exe时出现异常,一开始是执行闪退(换python之后各类import包没有导入)。后来导入之后,它直接在转exe的过程中报错。我装的numpy是1.19.4,在终端简单import下出现如下错误: 我单独把错误点拿出来试了一下,排除到是numpy安装包里面_init_.py文件里面出现错误 试了各种方法,无果。我就卸了重新下载,安装较 »