Numpy知识点回顾与学习
Numpy知识点回顾与学习
什么是Numpy?
Numpy使用Python进行科学计算的基础包。因为机器学习当中很多都会用到数组、线性代数等知识,经常需要和数组打交道,所以Numpy学习成为了科研之路上必须掌握的一门技能。Numpy包含以下的内容:
- 一个强大的N维数组对象,可以通过这个对象进行矩阵的运算。
- 复杂的(广播)功能。
- 用于集成C/C++代码的工具。
- 有用的线性代数,傅里叶变换和随机数功能。
- 可以作为**通用数据的高校多维容器,定义任意的数据类型。**可以与各种数据库集成。
Numpy数据类型
Numpy支持比Python更多的数据类型。
比如:
- 5种基本数字类型:布尔型(bool),整数(int),无符号整数(uint),浮点数和复数。
- 8位长、16位长、32位长、64位长的整型数字和无符好整型数字
Numpy创建数组
- numpy.array([需要的数组])
- numpy.empty(shape,dtype=float,order=‘C’)
- shape为数组形状,例如[3,2]
- dtype为数据类型,为可选
- order为内存中存储元素的顺序,有’c’和‘f’两种方式,代表行优先和列优先。
- numpy.zeros(shape,dtype,order=‘C’)
- 创建指定形状的数组,数组元素以0来填充
- numpy.ones(shape,dtype,order=‘C’)
- 创建指定形状的数组,数组元素以1来填充
- numpy.zeros_like()
- 创建与某个数组形状相同的数组,所有元素为0
- numpy.ones_like()
- 创建与某个数组形状相同的数组,所有元素为1
- numpy.asarray()
- 创建数组,可以将列表、元组转化为数组
- numpy.arange(start,stop,step,dtype)
- 根据起始和终止设置范围,step设置为步长,生成ndarray
- numpy.linespace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)
- 根据样本的起始和终止位置,以及样本数,设置是否包含stop的值,retstep为间距,为等差数列
- numpy.logspace(start,stop,num,endpoint,base,dtype)
- 基本同linespace,base是指去对数的时候log的下标。创建一个等比数列
#创建数组的各种方法
print(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
print(np.arange(10,20,2))
a = [(1,2,3),(4,5,6)]
print(np.asarray(a))
print(np.ones((4,3),int,'c')) print(np.linspace(10,20,5,False,True,float)) print(np.logspace(0,9,10,True,base=2))
## Numpy的切片和索引
Numpy对象的内容可以通过索引和切片用来访问和修改,与Python中list的切片一样。
切面与索引举例:
#单维数组
a = np.arange(10)
print(slice(2,7,2))
print(a[2:7:2])
print(a[2:]) #多维数组
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print(a[1:]) #输出第二行和第三行
print(a[...,1]) #第二列元素
print(a[1,...]) #第二行元素
print(a[...,1:]) #第二列以及后面的所有元素
高级索引
-
整数数组索引
-
一个数组访问另外一个数组,这个数组中的元素都是目标数组的某个维度的索引值。
import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] #访问(0,0),(1,1,),(2,0)这三个位置的元素 print (y)
-
-
布尔索引
- 通过布尔运算,来获取符合指定条件的元素的数组。
x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]]) print(x[x>5])a = np.array([np.nan, 1,2,np.nan,3,4,5]) print (a[~np.isnan(a)])a = np.array([1, 2+6j, 5, 3.5+5j]) print (a[np.iscomplex(a)])
-
花式索引
- 花式索引指的是利用整数数组进行索引。 **花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。**花式索引跟切片不一样,它总是将数据复制到新数组中。
x=np.arange(32).reshape((8,4)) print(x) # 二维数组读取指定下标对应的行 print("-------读取下标对应的行-------") print (x[[4,2,1,7]])
Numpy广播
广播(Broadcast)是numpy对不同形状的数组进行数值计算的方式。
#如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape == b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同,且各维度的长度相同。
a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([10,20,30,40])
c = a * b
print (c)
#当运算中的 2 个数组的形状不同时,numpy 将自动触发广播机制
a = np.array([[ 0, 0, 0], [10,10,10], [20,20,20], [30,30,30]])
b = np.array([0,1,2])
print(a + b)
"""
输出结果为:
[[ 0 1 2]
[10 11 12]
[20 21 22]
[30 31 32]]
"""
广播的规则:
- 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐,形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。
- 输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。
- 如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时,这个数组能够用来计算,否则出错。
- 当输入数组的某个维度的长度为 1 时,沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。
相关文章:
Numpy知识点回顾与学习
Numpy知识点回顾与学习 什么是Numpy? Numpy使用Python进行科学计算的基础包。因为机器学习当中很多都会用到数组、线性代数等知识,经常需要和数组打交道,所以Numpy学习成为了科研之路上必须掌握的一门技能。Numpy包含以下的内容:…...

H.264视频编码推荐的分辨率和码率配置表
Video Encoding Settings for H.264 Excellence 针对H.264编码格式,根据不同分辨率,推荐其对应的码率配置关系如下图所示: 如下为上限,超过这个上限再增加码率基本无太大意义!根据业务场景、帧率,建议码率…...
Greenplum 实用工具-gpaddmirrors
注:本文翻译自https://docs.vmware.com/en/VMware-Greenplum/7/greenplum-database/utility_guide-ref-gpaddmirrors.html gpaddmirrors工具用于向未配置镜像的Greenplum数据库系统添加镜像segment。 语法 gpaddmirrors [-p <port_offset>] [-m <datadi…...

详解 Cent OS JDK 8.0 安装配置
环境配置 云服务器云耀云服务器L操作系统CentOS 7.9 64bit | 公共镜像JDK版本64 bit JDK 1.8 下载地址 JDK官网下载地址Java Downloads | Oraclehttps://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8百度网盘 ARM64 链接:https://pan.baidu.com/s/1wQ1mp…...
代理IP与网络安全在跨境电商中的关键作用
跨境电商已成为全球商业的重要组成部分,然而,随之而来的网络安全问题也日益凸显。为了在海外市场取得成功,不仅需要优质的商品和服务,还需要稳定、安全的网络连接。本文将介绍如何运用Socks5代理IP技术解决这些挑战。 1. 代理IP与…...

Kafka3.0.0版本——消费者(消费方式)
目录 一、Kafka 消费方式1.1、pull(拉) 模式1.2、push (推)模式1.3、Kafka采用pull(拉) 模式缺点 一、Kafka 消费方式 1.1、pull(拉) 模式 consumer采用从broker中主动拉取数据。K…...
uni-app rich-text组件富文本图片展示不全问题
背景:phpfastadmin富文本插件上传富文本内容到数据库,uni-app渲染富文本内容。这里后端不需要特殊处理。uni-app的rich-text组件展示图片跑板。直接贴代码。 <template><view><title-bar title"会员动态" back backcolor"…...

文件包含漏洞学习小结
目录 一、介绍 二、常见文件包含函数 三、文件包含漏洞代码举例分析 四、文件包含漏洞利用方式 4.1 本地文件包含 1、读取敏感文件 2、文件包含可运行的php代码 ①包含图片码 ②包含日志文件 ③包含环境变量getshell ④临时文件包含 ⑤伪协议 4.2 远程文件包含 4.…...

同时安装python2和3解决方案
我先安装python3后,按照网上步骤,继续安装好python2,直接运行python -v只能显示python2,运行python3找不到此命令,通过https://blog.csdn.net/qq_64409509/article/details/131514944这篇文章找到了解决方案࿰…...
通过jr-qrcode生成二维码并下载到客户端本地(Vue)
生成二维码 首先生成二维码图片的地址 引入jr-qrcode import jrQrcode from jr-qrcode; 生成二维码图片的地址 // 生成二维码地址 getQRCodeUrl(spreadUrl) {const QRCodeUrl jrQrcode.getQrBase64(spreadUrl);return QRCodeUrl; }that.backUrl jrQrcode.getQrBase64(da…...

命令执行漏洞(附例题)
一.原理 应用有时需要调用一些执行系统命令的函数,如PHP中的system、exec、shell_exec、passthru、popen、proc_popen等,当用户能控制这些函数的参数时,就可以将恶意系统命令拼接到正常命令中,从而造成命令执行攻击。 二.利用条…...
iOS开发Swift-类型转换
1.Int或Double转字符串 let x 20 let y "\(x)" let z String(x)2.Double转Int(去掉小数点后面的) Int(1.9)3.Int转Double Double(1)4.向上转型 class A{//A父类 }class B: A{//B子类继承A }let a A() let b B()b as A //子类转化成父类5.向下转型 class A{//A…...

python基础爬虫反爬破解
文章目录 爬虫初识1. HTTP协议与WEB开发(1)简介(2)socket套接字(3)请求协议与响应协议 2. requests&反爬破解(1)UA反爬(2)referer反爬(3&…...

Maven 必备技能:MAC 系统下 JDK和Maven 安装及环境变量配置详细讲解
开发中难免因系统问题或者版本变更反复折腾JDK和Maven环境变量,干脆写个笔记备忘个,也方便小伙伴们节省时间。 JDK安装与环境变量配置 1.官网下载jdk mac安装包: Java Downloads | Oracle " https://www.oracle.com/java/technologies/downloads…...

electron笔记无边框窗口、DLL调用、DLL函数返回指针
无边框 const win new BrowserWindow({width: 1290,height: 736,minHeight: 736,minWidth: 1040,maxHeight: 736,maxWidth: 1290,frame: false, // 无边框webPreferences: {// preload: process.env.WEBPACK_DEV_SERVER_URL ? __dirname /preload.js : app://./preload.js,…...

递归算法学习——黄金矿工,不同路径III
目录 编辑 一,黄金矿工 1.题意 2.题目分析 3.题目接口 4.解题思路及代码 二,不同路径III 1.题意 2.解释 3.题目接口 4.解题思路及代码 一,黄金矿工 1.题意 你要开发一座金矿,地质勘测学家已经探明了这座金矿中的资源…...
pg 创建分区表 --chatGpt
问:postgreSql 创建表 addresses(id,mkey,pri,addr),其中 id自增且id值会超过上百亿,mkey长度为8且唯一的字符串,pri长度64的字符串,addr长度64的字符串,用散列分区的方式创建 gpt: 你可以使用 PostgreSQL 来创建一个包含散列分…...

长城网络靶场,第一题笔记
黑客使用了哪款扫描工具对论坛进行了扫描?(小写简称) 第一关,第三小题的答案是awvs 思路是先统计查询 然后过滤ip检查流量 过滤语句:tcp and ip.addr ip 114.240179.133没有 第二个101.36.79.67 之后找到了一个…...

el-form表单中不同数据类型对应的时间格式化和校验规则
1. 在表单中, 当选择不同的数据类型时, 需要在下面选择时间时和数据类型对应上, 通过监听数据类型的变化, 给时间做格式化, 2. 但是当不按顺序选择数据类型后, 再选时间可能会报错, 所以需要在dom更新后, 再清空表单. 3. 校验规则, 结束时间需要大于开始时间, 但是不能选当前的…...

Python代码雨
系列文章 序号文章目录直达链接1浪漫520表白代码https://want595.blog.csdn.net/article/details/1306668812满屏表白代码https://want595.blog.csdn.net/article/details/1297945183跳动的爱心https://want595.blog.csdn.net/article/details/1295031234漂浮爱心https://want…...
web vue 项目 Docker化部署
Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段: 构建阶段(Build Stage):…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能
下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能,包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用
大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动(如演唱会、马拉松赛事、高考中考等)期间,城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例,暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...
macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用
文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台(Launchpad)多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显,都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...
数据链路层的主要功能是什么
数据链路层(OSI模型第2层)的核心功能是在相邻网络节点(如交换机、主机)间提供可靠的数据帧传输服务,主要职责包括: 🔑 核心功能详解: 帧封装与解封装 封装: 将网络层下发…...
【HTTP三个基础问题】
面试官您好!HTTP是超文本传输协议,是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据(比如文字、图片、音频、视频等)的核心协议,当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1,它基于经典的C/S模型,也就是客…...
使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度
文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...
scikit-learn机器学习
# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append(/home/aistudio/external-libraries)机…...
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...

自然语言处理——文本分类
文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益(IG) 分类器设计贝叶斯理论:线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别, 有单标签多类别文本分类和多…...