Numpy模块的求学,Numpy模块的学习

Numpy模块的就学:

Numpy 模块的学习 numpy中random模块:,numpyrandom

Numpy模块的上学:

七个网址推荐:

1  http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226075

2  http://www.jb51.net/article/49397.htm

3  http://www.jb51.net/article/103080.htm

Numpy中Random模块的读书:

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417

http://blog.csdn.net/unin88/article/details/50570196

http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/50733176

 

补充:

1 Numpy
数据类型
(numpy可以在数据类型的前边加上数字,标识那体系型在内存中占的位数)

bool        用壹个比特存储布尔类型

inti          由平台决定其所占位数,一般为int32/64

int8/16/32/64        所占位数为8/16/32/64为的有标志整数

unit8/16/32/64      所占位数为8/16/32/陆拾位的无符号数

float16/32/64(float)      半精度符号数/单精度符号数/双精度符号数

complex64/128(complex)  
 用3一位浮点数表示实部和虚部/用6四位代表实部和虚部

 

2
在Numpy中,多数函数可以钦点数据类型的参数,这些参数是可选的,格式为dtype=类型名,如:

1 a=numpy.arrange(5,dtype=int)
2 
3 >>>array([0,1,2,3,4])
4 
5 a=numpy.arrange(5,dtype=complex)
6 
7 ?

 

3  Nump的数组创立函数(array,arrange,ones,zeros,eye,empty)

empty:依据内定的维数和品种创制一个数组但不填充任何值,数组成分值多是部分未伊始化的垃圾值

1 import numpy as np
2 
3 print(np.empty(3))
4 
5 print(np.empty((4,1)))

 

4  数组转置(可以动用transpose()函数,也足以采用T属性访问转置矩阵)

1 nar.transpose()
2 
3 nar.T

 

5
Numpy中广大函数计算办法即能够看做数组的实例方法调用,也可以用作头等的Numpy函数调用

1 a=numpy.arrange(12).reshape(3,4)
2 
3 a
4 
5 array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])

 

实例方法:

1 r=a.cumsum()
2 
3 r
4 
5 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

顶层函数调用:

1 r=numpy.cumsum(a)
2 r
3 
4 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

再有诸如排序

a=numpy.random.rand(4)

a.sort()等价于numpy.sort(a)

 

6 Numpy中的集合运算

a=numpy.array([1,4,2,7,9,0,1,5,7,8])

unique(a):  删除数组中的重复元素,并回到唯一成分的平稳结果

intersect1d(a,b):查找a,b中的共同因素,并重临公共成分的卓有功用结果

union1d(a,b):求a,b的并集,并回到有序结果。

in1d(a,b):重回二个布尔型数组,若是a成分包蕴于b,则赶回TRUE,否则再次回到False

setdiff1d(a,b):求集合a,b的差,即存在于a中但不设有于b中的成分

setxor1d(a,b):求集合a,b的对称差。即存在于a或b但差距时存在于a,b中的成分

 

7 线性代数

numpy中的linalg模块协理周边的线性代数操作

det :求矩阵行列式

eig:求矩阵特征值和特征向量

inv:求方阵的逆

 

numpy中的常用线性代数函数

dot:落成矩阵乘法

trace:计算对角线成分的和

 

8做客文件

(1)将数组以二进制形式存取

save用于保存:numpy.save(‘d:\\nshz.npy’,a)
若没有点名扩充名,则暗许为.npy

load用于读取:numpy.load(‘d:\\nshz.npy’)

(2)存取文本文件

savetxt():numpy.savetxt(‘d:\\npshz.txt’,a,delimiter=’,’)会在D盘下新建文件‘npshz.txt’

loadtxt():numpy.loadtxt(‘d:\\npshz.txt’,delimiter=’,’)

http://www.bkjia.com/Pythonjc/1292789.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/Pythonjc/1292789.htmlTechArticleNumpy 模块的就学 numpy中random模块:,numpyrandom
Numpy模块的求学: 多少个网址推荐: 1
http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226075 2
http://www….

多个网址推荐:

1  http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226075

2  http://www.jb51.net/article/49397.htm

3
 http://www.jb51.net/article/103080.htm

http://blog.csdn.net/tongxinzhazha/article/details/78770373

 

Numpy中Random模块的求学:

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417

2 http://blog.csdn.net/unin88/article/details/50570196

http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/50733176

 

补充:

1 Numpy
数据类型
(numpy可以在数据类型的末端加上数字,标识那连串型在内存中占的位数)

bool        用二个比特存储布尔类型

inti          由平台决定其所占位数,一般为int32/64

int8/16/32/64        所占位数为8/16/32/64为的有号子整数

unit8/16/32/64      所占位数为8/16/32/6三人的无符号数

float16/32/64(float)      半精度符号数/单精度符号数/双精度符号数

complex64/128(complex)  
 用叁十一个人浮点数表示实部和虚部/用6几个人代表实部和虚部

 

2
在Numpy中,多数函数可以内定数据类型的参数,这一个参数是可选的,格式为dtype=类型名,如:

1 a=numpy.arrange(5,dtype=int)
2 
3 >>>array([0,1,2,3,4])
4 
5 a=numpy.arrange(5,dtype=complex)
6 
7 ?

 

3  Nump的数组创制函数(array,arrange,ones,zeros,eye,empty)

empty:依据钦赐的维数和花色创设二个数组但不填充任何值,数组成分值多是有的未初叶化的垃圾值

1 import numpy as np
2 
3 print(np.empty(3))
4 
5 print(np.empty((4,1)))

 

4  数组转置(可以运用transpose()函数,也得以行使T属性访问转置矩阵)

1 nar.transpose()
2 
3 nar.T

 

5
Numpy中广大函数总计办法即可以当作数组的实例方法调用,也可以作为头等的Numpy函数调用

1 a=numpy.arrange(12).reshape(3,4)
2 
3 a
4 
5 array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])

 

实例方法:

1 r=a.cumsum()
2 
3 r
4 
5 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

顶层函数调用:

1 r=numpy.cumsum(a)
2 r
3 
4 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

再有诸如排序

a=numpy.random.rand(4)

a.sort()等价于numpy.sort(a)

 

6 Numpy中的集合运算

a=numpy.array([1,4,2,7,9,0,1,5,7,8])

unique(a):  删除数组中的重复成分,并赶回唯一成分的逐步结果

intersect1d(a,b):查找a,b中的共同因素,并回到公共成分的可行结果

union1d(a,b):求a,b的并集,并再次来到有序结果。

in1d(a,b):重返几个布尔型数组,假若a成分包蕴于b,则赶回TRUE,否则重回False

setdiff1d(a,b):求集合a,b的差,即存在于a中但不存在于b中的成分

setxor1d(a,b):求集合a,b的对称差。即存在于a或b但分裂时存在于a,b中的成分

 

7 线性代数

numpy中的linalg模块辅助周边的线性代数操作

det :求矩阵行列式

eig:求矩阵特征值和特征向量

inv:求方阵的逆

 

numpy中的常用线性代数函数

dot:达成矩阵乘法

trace:总计对角线元素的和

 

8拜访文件

(1)将数组以二进制格局存取

save用于保存:numpy.save(‘d:\\nshz.npy’,a)
若没有点名扩张名,则暗中认同为.npy

load用于读取:numpy.load(‘d:\\nshz.npy’)

(2)存取文本文件

savetxt():numpy.savetxt(‘d:\\npshz.txt’,a,delimiter=’,’)会在D盘下新建文件‘npshz.txt’

loadtxt():numpy.loadtxt(‘d:\\npshz.txt’,delimiter=’,’)