import numpy as nparr1 = np.arange(32).reshape(8,4)print(arr1)arr1 = arr1.reshape(-1);print(arr1)arr2 = np.logspace(1,8,8,base=2).reshape(8,1)print(ar ...
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2019-01-21 00:01:01
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##生成一个一维数组import numpy as np;nb7 = np.arange(0,100,2);print(nb7)print(" ")##将一维数组转化为两个数组nb7.shape = (2,-1)print(nb7)print(" ")##等差数列 0到10之间取五个数做等差数列nb ...
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2019-01-17 00:40:51
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import numpy as nparr1 = np.arange(32).reshape(8,4)print(arr1)arr1 = arr1.reshape(-1);print(arr1)arr2 = np.logspace(1,8,8,base=2).reshape(8,1)print(ar ...
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2019-01-17 00:35:17
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有两种丢失数据 ——None ——np.nan(NaN) None是python自带的，其类型为python object。因此，None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx). ...
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2019-01-11 21:18:40
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numpy介绍 创建numpy的数组 np.array() 传入一个列表, 返回一个数组 np.arange(10) 类似于python中的range 拓展: 将一维数据变成多维数组 前提保证, reshape()中的行和列相乘等于数组中的全部元素的个数 将一维数组转换成二维数组 将一维数组转换成三 ...
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2019-01-06 18:26:18
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range()返回的是range object，而np.nrange()返回的是numpy.adarray() 两者都是均匀地（evenly）等分区间； range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。 range()不支持步长为小数，np.arange( ...
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2018-12-18 19:41:17
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import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('... ...
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2018-12-12 00:31:28
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在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。主要表示独立随机事件发生的时间间隔。连续概率分布fromscipy.statsimportexponimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltlam=0.5x=np.arange(0,15,0.1)y=expon.pd
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2018-12-11 19:47:47
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数组的形状 1. arange(i) 生成0到i的序列,不包括i 2. shape 维度/形状 3. reshape 重新设置形状 4. newaxis 新的维度 5. squeeze 去掉空维度 6. transpose/T 变化形状 7. concatenate 矩阵链接 8. vstack 垂 ...
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2018-12-10 13:52:10
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import numpy as np A =np.arange(3,15).reshape(3,4) print(A) #第一行 print(A[2]) #返回元素 print(A[1][2]) print(A[1,2]) #返回列 print(A[:,1]) #返回行 print(A[2,:]) ... ...
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2018-12-08 14:45:34
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