Numpy提供各种统计函数，用于数据统计分析。 从数组中找出最小和最大元素 函数numpy.amin()和numpy.amax()分别用于查找指定轴上，数组元素的最小值和最大值。 示例 import numpy as np a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22 ...
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2020-06-19 12:03:36
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数组副本是内容与原数组相同，存储在另一个内存位置的数组。 数组视图是由原数组生成的另一个数组，但是与原数组共享数组元素内存，是对同一个内存位置所存储数组元素的不同呈现。 数组引用是原数组的别名，与原数组是同一个数组。 数组赋值 NumPy中，把一个数组赋值给另一个数组，不会拷贝数组，赋值只是对原始数 ...
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2020-06-19 12:01:00
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NumPy中提供了各种排序相关的函数。这些排序函数实现了不同的排序算法，每个算法的特点是执行速度、最坏情况性能、所需的工作空间和算法的稳定性。下表为三种排序算法的比较。 种类速度最差情况工作区稳定性 ‘quicksort’ 1 O(n^2) 0 no ‘mergesort’ 2 O(n*log(n) ...
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2020-06-19 12:00:05
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NumPy包含一个矩阵库NumPy.matlib，这个模块的函数用于处理矩阵而不是ndarray对象。 NumPy中，ndarray数组可以是n维的，与此不同，矩阵总是二维的，但这两种对象可以相互转换。 matlib.empty() empty()函数返回一个新的矩阵，但不会初始化矩阵元素。 num ...
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2020-06-19 11:58:01
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NumPy中，可以通过指定数值范围创建ndarray数组。 numpy.arange 要使用指定区间均匀分布的数值创建数组，可以使用arange函数。 语法如下所示： numpy.arange(start, stop, step, dtype) 参数： start: 区间开始值。默认值是0。 sto ...
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2020-06-19 10:26:47
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numpy - 基础数组操作 基础 数据分析及机器学习底层库，C语言实现，提供基础数值计算 核心是多维数组的操作，减少python对多维数组操作时的循环 numpy.ndarray类表示n维数组类 ndarray对象在内存中储存内容 元数据：描述数组信息，如ndim、dimensions、dtype ...
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2020-06-18 23:19:43
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近年来，随着人工智能的普及，出现许多开源编程类工具，以 Python 和 R 为代表，此类工具操作灵活，支持多种数据挖掘相关拓展库。而且，因为开源而完全免费。 但是，无论是图形化操作工具还是开源编程类工具，都要求使用者具备丰富的统计学经验、机器学习算法知识，否则无法建出优质模型。在建模效率上数据预处 ...
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2020-06-18 19:40:25
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NumPy中最重要的类是ndarray，ndarray是存储单一数据类型的多维数组。 可以使用索引(从0开始)访问ndarray对象中的元素。 ndarray的内存结构 标准的Python列表(list)中，元素是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费 ...
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2020-06-18 19:28:01
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NumPy提供的数值类型，数值范围比Python提供的数值类型更大。NumPy的数值类型，如下表所示： SN数据类型描述 1 bool_ 布尔值，取值ture/false，占用一个字节 2 int_ 是integer的默认类型。与C语言中的long类型相同，有可能是64位或32位。 3 intc 类 ...
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2020-06-18 19:26:57
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在NLP中，对于把词转为向量的操作，最朴素的想法是one-hot独热编码形式，即一个词占一维向量。但这样有两个缺点： 1）不考虑词与词之间的顺序（文本中词的顺序也很重要） 2）假设词是独立的。例如猫和狗、床和沙发，词之间原本是有不同的亲疏远近关系的 3）得到的特征是稀疏的。如果所有的词各占一维，那么 ...
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2020-06-18 19:26:08
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