- ⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。🔥本文已收录于Python基础系列专栏： Python基础系列教程 欢迎订阅，持续更新。 10.1 为什么要用Numpy 10.1.1 低效的Python for循环【例... ⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。🔥本文已收录于Python基础系列专栏： Python基础系列教程 欢迎订阅，持续更新。 10.1 为什么要用Numpy 10.1.1 低效的Python for循环【例...
- 大家好，我是北山啦，今天要介绍的是，利用numpy和cv来处理图像中的通道分离与合并 图像基本知识 图像基础 通道分离与合并 图像基本知识灰度图：彩色图：import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef show(img): if img.ndim == 2: plt.imshow(i... 大家好，我是北山啦，今天要介绍的是，利用numpy和cv来处理图像中的通道分离与合并 图像基本知识 图像基础 通道分离与合并 图像基本知识灰度图：彩色图：import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef show(img): if img.ndim == 2: plt.imshow(i...
- 编辑Python可视化数据分析04、NumPy库使用📋前言📋💝博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人次】🤗💝Python初始环境地址：【Python可视化数据分析01、python环境搭建】💝 环境需求环境：win10开发工具：PyC... 编辑Python可视化数据分析04、NumPy库使用📋前言📋💝博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人次】🤗💝Python初始环境地址：【Python可视化数据分析01、python环境搭建】💝 环境需求环境：win10开发工具：PyC...
- 文章目录1. 特殊值2. 函数命名空间3. 数学函数4. 统计函数5. 插值函数6. 多项式拟合函数7. 自定义广播函数7.1．使用np.frompyfunc定义广播函数7.2 使用np.vectorize定义广播函数1. 特殊值NumPy有两个很有趣的特殊值，np.nan 和 np.inf。nan 是 not a number 的简写，意为不是数字，inf 是 infinity 的简写，意... 文章目录1. 特殊值2. 函数命名空间3. 数学函数4. 统计函数5. 插值函数6. 多项式拟合函数7. 自定义广播函数7.1．使用np.frompyfunc定义广播函数7.2 使用np.vectorize定义广播函数1. 特殊值NumPy有两个很有趣的特殊值，np.nan 和 np.inf。nan 是 not a number 的简写，意为不是数字，inf 是 infinity 的简写，意...
- 文章目录1. 概述2. 创建简单数组2.1 蛮力构造法2.2 特殊数值法2.3 随机数值法2.4 定长分割法3. 构造复杂数组3.1 重复构造法3.2 网格构造法1. 概述一般情况下，科学数据都是海量的、层次关系复杂的，是由数据服务机构提供的，不是我们构造出来的。我们创建数组的目的，很多时候是用来做原型验证和算法验证的。NumPy 为创建数组提供了非常丰富的手段，可以无中生有，可以移花接木，... 文章目录1. 概述2. 创建简单数组2.1 蛮力构造法2.2 特殊数值法2.3 随机数值法2.4 定长分割法3. 构造复杂数组3.1 重复构造法3.2 网格构造法1. 概述一般情况下，科学数据都是海量的、层次关系复杂的，是由数据服务机构提供的，不是我们构造出来的。我们创建数组的目的，很多时候是用来做原型验证和算法验证的。NumPy 为创建数组提供了非常丰富的手段，可以无中生有，可以移花接木，...
- 文章目录1 安装2 导入3 配置3.1 设置显式格式3.2 设置警告信息4 基本概念4.1 NumPy数组的数据类型4.2 NumPy数组的属性4.3 维、秩、轴4.4 广播和矢量化1 安装NumPy不依赖于任何其他Python包，安装NumPy的唯一先决条件是Python本身， 因此NumPy的安装非常简单，可以使用pip、conda、macOS和Linux上的包管理器来安装，还可以从源代... 文章目录1 安装2 导入3 配置3.1 设置显式格式3.2 设置警告信息4 基本概念4.1 NumPy数组的数据类型4.2 NumPy数组的属性4.3 维、秩、轴4.4 广播和矢量化1 安装NumPy不依赖于任何其他Python包，安装NumPy的唯一先决条件是Python本身， 因此NumPy的安装非常简单，可以使用pip、conda、macOS和Linux上的包管理器来安装，还可以从源代...
- 文章目录1. NumPy家族2. NumPy在Python生态圈中的地位3. NumPy的组织架构1. NumPy家族NumPy是Python科学计算的基础软件包，提供多了维数组对象，多种派生对象（掩码数组、矩阵等）以及用于快速操作数组的函数及API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等。NumPy是SciPy家族的成员... 文章目录1. NumPy家族2. NumPy在Python生态圈中的地位3. NumPy的组织架构1. NumPy家族NumPy是Python科学计算的基础软件包，提供多了维数组对象，多种派生对象（掩码数组、矩阵等）以及用于快速操作数组的函数及API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等。NumPy是SciPy家族的成员...
- 三阶多项式拟合正弦函数(numpy, ndarray) 张量 直接由数据得到 由NumPy array得到 由另一个张量得到 初始化随机或常量值张量 张量的属性 张量运算 标准numpy式的索引和切片 连接张量[2] 算术运算 单元素张量 就地(In-place)操作[3] 张量与Numpy 数组 张量 到 NumPy 数组 NumPy 数组 到 张量 三阶多项式拟合正弦函数(pytorc... 三阶多项式拟合正弦函数(numpy, ndarray) 张量 直接由数据得到 由NumPy array得到 由另一个张量得到 初始化随机或常量值张量 张量的属性 张量运算 标准numpy式的索引和切片 连接张量[2] 算术运算 单元素张量 就地(In-place)操作[3] 张量与Numpy 数组 张量 到 NumPy 数组 NumPy 数组 到 张量 三阶多项式拟合正弦函数(pytorc...
- 根据示例创建ndarray，并按要求完成操作 1.按要求进行切片操作 2.将数组中的每个元素乘2后，按行和按列方式分别计算其最大值，打印输出结果 利用Matplotlib库，绘制出抛物线曲线图 1.panda读取csv文件1并统计每个积分区间（每5分）人数分布，绘制图形 1.读取 CSV文件生成DataFrame 2. 数据预处理 3. 对数据进行离散化处理 4. 按积分分割区间进行分组统... 根据示例创建ndarray，并按要求完成操作 1.按要求进行切片操作 2.将数组中的每个元素乘2后，按行和按列方式分别计算其最大值，打印输出结果 利用Matplotlib库，绘制出抛物线曲线图 1.panda读取csv文件1并统计每个积分区间（每5分）人数分布，绘制图形 1.读取 CSV文件生成DataFrame 2. 数据预处理 3. 对数据进行离散化处理 4. 按积分分割区间进行分组统...
- 数据分析python中的常用numpy数组 数据分析python中的常用numpy数组
- 1 问题描述最近有一个需求就是寻找矩阵最大值对应的索引，然后取出最大值对应的行或者列。最核心的需求就是如何找到最大值对应的索引。在网络上搜索了很多方法，都不是特别清楚，自行去Numpy库寻找，发现了很好用的办法np.argwhere。因此很多问题大家还是需要去官方库多寻找解决方案，百度的结果不一定有你所需要的。 2 代码说明 2.1 最大值对应的索引代码截图如下：首先生成我们需要的矩阵这里... 1 问题描述最近有一个需求就是寻找矩阵最大值对应的索引，然后取出最大值对应的行或者列。最核心的需求就是如何找到最大值对应的索引。在网络上搜索了很多方法，都不是特别清楚，自行去Numpy库寻找，发现了很好用的办法np.argwhere。因此很多问题大家还是需要去官方库多寻找解决方案，百度的结果不一定有你所需要的。 2 代码说明 2.1 最大值对应的索引代码截图如下：首先生成我们需要的矩阵这里...
- python常用框架工具之numpy——华为AI学习笔记9 提到了numpy.transpose()用于3维及以上矩阵时不太好理解，但没有进一步展开，今天来对它做一些探索和解析。1. transpose简介先来看下numpy.transpose的函数说明import numpy as nphelp(np.transpose)Help on function transpose in modu... python常用框架工具之numpy——华为AI学习笔记9 提到了numpy.transpose()用于3维及以上矩阵时不太好理解，但没有进一步展开，今天来对它做一些探索和解析。1. transpose简介先来看下numpy.transpose的函数说明import numpy as nphelp(np.transpose)Help on function transpose in modu...
- 在遇到经常性的读取数值文件的时候，比如在做深度学习处理的数据，将原始数据转为Numpy格式的数据，然后使用Numpy直接读取，这样可以加快数据的读取速度，缩减数据加载的时间。下面对常用的保存和读取数据的方式进行介绍：numpy.save()保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy参数介绍numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_... 在遇到经常性的读取数值文件的时候，比如在做深度学习处理的数据，将原始数据转为Numpy格式的数据，然后使用Numpy直接读取，这样可以加快数据的读取速度，缩减数据加载的时间。下面对常用的保存和读取数据的方式进行介绍：numpy.save()保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy参数介绍numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_...
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Hao-资深昇腾云解决方案专家
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