- 处理数据的一个重要部分是能够将其可视化。Python 有多个可用于数据可视化的第三方模块。最受欢迎的模块之一是Matplotlib及其子模块pyplot,通常使用别名来引用plt。Matplotlib 提供了一个非常通用的工具plt.scatter(),它允许您创建基本和更复杂的散点图。 处理数据的一个重要部分是能够将其可视化。Python 有多个可用于数据可视化的第三方模块。最受欢迎的模块之一是Matplotlib及其子模块pyplot,通常使用别名来引用plt。Matplotlib 提供了一个非常通用的工具plt.scatter(),它允许您创建基本和更复杂的散点图。
- Numba:加速python代码当代码中有很多math计算,使用numpy或者有很多loops时,numba可以加速代码最基础的是numba jit修饰器@jitfrom numba import jitimport numpy as npx = np.arange(100).reshape(10, 10)@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode ... Numba:加速python代码当代码中有很多math计算,使用numpy或者有很多loops时,numba可以加速代码最基础的是numba jit修饰器@jitfrom numba import jitimport numpy as npx = np.arange(100).reshape(10, 10)@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode ...
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- 文章目录 前言贝塞尔曲线算法描述算法实现参考资料 前言 很多文章在谈及曲线平滑的时候,习惯使用拟合的概念,我认为这是不恰当的。平滑后的曲线,一定经过原始的数据点,而拟合曲线,则不一定要经过原始数据点。 一般而言,需要平滑的数据分为两种:时间序列的单值数据、时间序列的二维数据。对于前者,并非一定要用贝塞尔算法,仅用样条插值就可以轻松实现平滑;而对于后... 文章目录 前言贝塞尔曲线算法描述算法实现参考资料 前言 很多文章在谈及曲线平滑的时候,习惯使用拟合的概念,我认为这是不恰当的。平滑后的曲线,一定经过原始的数据点,而拟合曲线,则不一定要经过原始数据点。 一般而言,需要平滑的数据分为两种:时间序列的单值数据、时间序列的二维数据。对于前者,并非一定要用贝塞尔算法,仅用样条插值就可以轻松实现平滑;而对于后...
- Python从入门到精通2–numpy总结 文章目录 1.查看numpy版本2.创建十个全为0的一维数组3.修改数据类型为整数4.创建固定步长的数5.列表创建数组6.创建全是1的矩阵7.创建布尔类型的True8.创建等差数列9.创建等差数列10.创建3x3矩阵11.创建3x3矩阵12.将第五题的result修改为3x3矩阵13.对上一题生成的re... Python从入门到精通2–numpy总结 文章目录 1.查看numpy版本2.创建十个全为0的一维数组3.修改数据类型为整数4.创建固定步长的数5.列表创建数组6.创建全是1的矩阵7.创建布尔类型的True8.创建等差数列9.创建等差数列10.创建3x3矩阵11.创建3x3矩阵12.将第五题的result修改为3x3矩阵13.对上一题生成的re...
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- 本文讲解科学计算包NumPy的使用方法,围绕NumPy数组的基本操作,包括数组的索引和切片、数组的转换、数组的运算、布尔数组和花式索引以及应用统计与排序函数。 本文讲解科学计算包NumPy的使用方法,围绕NumPy数组的基本操作,包括数组的索引和切片、数组的转换、数组的运算、布尔数组和花式索引以及应用统计与排序函数。
- NumPy数值计算基础nan:不是一个数,0除0,属于float类型inf:无限,3除0 nan(NAN,Nan): not a number表示不是一个数字什么时候numpy中会出现nan: 当我们读取本地的文件为float的时候,如果有缺失,就会出现nan 当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大) inf(-inf,inf):infinity,inf表示正无穷... NumPy数值计算基础nan:不是一个数,0除0,属于float类型inf:无限,3除0 nan(NAN,Nan): not a number表示不是一个数字什么时候numpy中会出现nan: 当我们读取本地的文件为float的时候,如果有缺失,就会出现nan 当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大) inf(-inf,inf):infinity,inf表示正无穷...
- 引言NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一,提供了高性能的多维数组对象(numpy.ndarray)以及许多用于操作这些数组的函数。在前面的几篇博客中,我们介绍了NumPy的基础知识、数组操作、数学函数等方面的内容。在本文中,我们将深入探讨NumPy的一些高级功能,并演示如何更加高效地利用这一强大的库。 1. 广播机制(Broadcasting)NumPy的广播机制允许对不同形... 引言NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一,提供了高性能的多维数组对象(numpy.ndarray)以及许多用于操作这些数组的函数。在前面的几篇博客中,我们介绍了NumPy的基础知识、数组操作、数学函数等方面的内容。在本文中,我们将深入探讨NumPy的一些高级功能,并演示如何更加高效地利用这一强大的库。 1. 广播机制(Broadcasting)NumPy的广播机制允许对不同形...
- 详解C++ Mat到Numpy数组的转换在计算机视觉和图像处理领域,C++的OpenCV库和Python的Numpy库都是非常受欢迎的工具。然而,由于两者的数据存储方式不同,我们经常需要在这两种语言之间进行数据转换。本文将详细介绍如何将C++中的OpenCV Mat对象转换为Python中的Numpy数组。1. 准备工作在开始之前,我们要确保以下几个条件已经满足:安装了OpenCV库和Num... 详解C++ Mat到Numpy数组的转换在计算机视觉和图像处理领域,C++的OpenCV库和Python的Numpy库都是非常受欢迎的工具。然而,由于两者的数据存储方式不同,我们经常需要在这两种语言之间进行数据转换。本文将详细介绍如何将C++中的OpenCV Mat对象转换为Python中的Numpy数组。1. 准备工作在开始之前,我们要确保以下几个条件已经满足:安装了OpenCV库和Num...
- NumPy(Numerical Python)是一个强大的Python库,用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象(numpy.array)以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础,如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用,包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。安装NumPy在使用Nu... NumPy(Numerical Python)是一个强大的Python库,用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象(numpy.array)以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础,如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用,包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。安装NumPy在使用Nu...
- 解决问题cannot reshape array of size 5011 into shape (2)当我们在使用numpy的reshape()函数时,有时会遇到类似于"cannot reshape array of size 5011 into shape (2)"的错误提示。这个错误提示意味着我们试图将一个具有5011个元素的数组重新形状为一个形状为(2, )的数组,但这是不可能的。问... 解决问题cannot reshape array of size 5011 into shape (2)当我们在使用numpy的reshape()函数时,有时会遇到类似于"cannot reshape array of size 5011 into shape (2)"的错误提示。这个错误提示意味着我们试图将一个具有5011个元素的数组重新形状为一个形状为(2, )的数组,但这是不可能的。问...
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