当前位置: 首页 > news >正文

NumPy进阶(二)

2. NumPy进阶(二)

2.1 Numpy数组操作

2.1.1 添加元素

numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中
注意:

  1. 插入的维度要保证所有数组的长度是相同的
  2. 如果没有指定轴,数组会被扁平处理

在这里插入图片描述

  • ndarray中 append使用方法
np.append(arr, 8) # 数组app使用方法 
""" 结果
array([1, 2, 3, 4, 5, 8])
"""
arr2 = np.random.randint(0, 10, size=(4,3))
arr2
""" 结果
array([[3, 8, 3],[1, 4, 8],[6, 9, 9],[5, 5, 2]])
"""np.append(arr2, [[1,2,3]], axis=0) # 添加一行
""" 结果
array([[3, 8, 3],[1, 4, 8],[6, 9, 9],[5, 5, 2],[1, 2, 3]])
"""data = np.ones(shape=(4,1))
display(data)
""" 结果
array([[1.],[1.],[1.],[1.]])
"""display(arr2)
"""
array([[3, 8, 3],[1, 4, 8],[6, 9, 9],[5, 5, 2]])
"""
np.append(arr2, data, axis=1) # 添加一列
"""
array([[3., 8., 3., 1.],[1., 4., 8., 1.],[6., 9., 9., 1.],[5., 5., 2., 1.]])
"""

2.1.2 插入元素

numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值

如果未提供轴,则输入数组会被展开
在这里插入图片描述

2.1.3 删除元素

numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。

如果未提供轴参数,则输入数组将展开。
在这里插入图片描述

2.1.4 reshape

numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C’)

- arr:要修改形状的数组
- newshape:整数或者整数数组,新的形状应当兼容原有形状
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'k' -- 元素在内存中的出现顺序。

在这里插入图片描述

2.1.5. 数组迭代器

numpy.ndarray.flat
for循环与 flat 对比,有下例可见多维数组使用for繁琐,flat更为简洁
在这里插入图片描述

2.1.6. 数组扁平处理

numpy.ndarray.flatten() 返回一份展开的数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组

numpy.ravel() 展平的数组元素,返回一个展开的数组引用,修改会影响原始数组。

2.1.7. 数组翻转

numpy.transpose 对换数组的维度
在这里插入图片描述

2.2 数学函数

2.2.1 三角函数

np.sin(), np.cos(), np.tan()

接收的参数是弧度,不是角度
在这里插入图片描述

1.2.2. 舍入函数

numpy.around()

a: 数组
decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置

在这里插入图片描述

2.3. 算数函数

加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide()

numpy.power() 幂运算,可以做开方运算

numpy.mode() 求余运算

np.log() 自然底数的对数 np.log2(), np.log10()

2.4. Numpy 查找和排序

2.4.1. 查找索引

numpy.argmax() 和 numpy.argmin() 分别是查找最大值索引位置, 最小值索引位置

1.4.2. 条件查找

numpy.where(condition) 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引, 返回索引位置

  • condition 条件 条件表达式
    在这里插入图片描述

2.4.3. 快速排序

np.sort()与ndarray.sort()都可以,但有区别:

np.sort()不改变输入
ndarray.sort()本地处理,不占用空间,但改变输入
numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本

1.4.4. 索引排序

numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。
在这里插入图片描述

1.4.5. 部分排序

np.partition(a,k)

有的时候我们不是对全部数据感兴趣,我们可能只对最小或最大的一部分感兴趣。

当k为正时,我们想要得到最小的k个数
当k为负时,我们想要得到最大的k个数

相关文章:

NumPy进阶(二)

2. NumPy进阶(二) 2.1 Numpy数组操作 2.1.1 添加元素 numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中 注意: 插入的维度要保证所有数组的长度是相同的如果没有指定轴,数组会被扁平处理 ndarr…...

计算机专业,不擅长打代码,考研该怎么选择?

考研其实和你的代码能力关系不大 所以在选学校以前可以看看有哪些学校复试是要求上机撸代码的,可能会要求比较严 初试真的不用担心代码问题,我也是基本零编程能力就开始备考考研的... 本人双非科班出身备考408成功上岸,在这里也想给想考40…...

SQL Server的详细使用教程

安装SQL Server 下载SQL Server 安装程序运行安装程序,选择"基本"安装类型在"实例配置"页面,将实例命名为"SQLServerTest"在"服务器配置"页面,选择"NT服务\系统"作为启动账户完成其他设置,然后安装SQL Server 连接SQL Serve…...

挑错罐头=“害猫”!猫咪主食罐到底应该怎么选?

猫咪罐头已经成为众多猫奴们的喂养首选。它富含水分,有助于猫咪保持良好的泌尿系统健康,尤其对于那些不太喜欢饮水的猫咪来说,罐头无疑是补充水分的理想方式。罐头的口感极佳,肉质细腻,能够激发猫咪的食欲,…...

43---SATA电路设计

视频链接 SATA硬件电路设计01_哔哩哔哩_bilibili SATA电路设计 1、硬盘分类 硬盘按照原理可以分为机械硬盘(HDD)、固态硬盘(SSD)以及混合硬盘(SSHD)三类。 1.1、机械硬盘(HDD) …...

think:该写什么样的blog

前言 好久没更新blog,简单写点东西。随着chatgpt为首的大模型兴起,发现周边的很多程序员逐步减少使用google,Stack Overflow等搜索常见的问题,csdn流量估计也会受到不小的影响。chatgpt的下限不低,从简单的语法查询到…...

【APUE】网络socket编程温度采集智能存储与上报项目技术------多路复用

作者简介: 一个平凡而乐于分享的小比特,中南民族大学通信工程专业研究生在读,研究方向无线联邦学习 擅长领域:驱动开发,嵌入式软件开发,BSP开发 作者主页:一个平凡而乐于分享的小比特的个人主页…...

GitHub 仓库 (repository) Pulse - Contributors - Network

GitHub 仓库 [repository] Pulse - Contributors - Network 1. Pulse2. Contributors3. NetworkReferences 1. Pulse 显示该仓库最近的活动信息。该仓库中的软件是无人问津,还是在火热地开发之中,从这里可以一目了然。 2. Contributors 显示对该仓库进…...

C语言题目:阶乘数列求和(函数)

题目描述 输入一个正数x和一个正整数n,求下列算式的值。要求定义两个调用函数:fact(n)计算n的阶乘;mypow(x,n)计算x的n次幂(即xn),两个函数的返回值类型是double。 x - x2/2! x3/3! ... (-1)n-1xn/n! …...

Unity与CocosCreator对比学习二

一、锚点与适配 1.在Creator中 适配通过锚点、位置和Widget达到适配目的;锚点是节点在其父节点坐标系中坐标对其点,其x,y范围在[0, 1]之间; 锚点为(0, 0)时在节点自身的左下角,节点坐标指其左下角在父节点中的坐标;锚…...

01-Git 快速入门

https://learngitbranching.js.org/?localezh_CN在线练习git 1. Git 安装好Git以后, 先检查是否已经绑定了用户名和邮箱 git config --list再检查C:\Users\xxx.ssh 下是否存在 id_rsa.pub , 存在的话复制其内容到 GitHub 的 SSH KEY 中 没有这一步, PUSH操作的时候会报错:…...

Axure RP中的相关概念及高保真原型构建方法

1 Axure RP中概念介绍 对于构建高保真原型来说,需要知道事件(Event)、Case、Action等概念。Axure RP中给出这些概念,是为了方便原型的构建,尤其是高保真原型的构建。 事件(Event)是附着于控件…...

Ruoyi-vue-pro Vue + nginx 二级目录部署到云服务器

http://www.your-server.com/ 这是一级目录,由于项目多,一般会通过二级域名http://oa.your-server.com/或二级目录http://www.your-server.com/oa来发布,本篇记录一下二级目录发布。先看效果 1、router/index.js配置base export default new …...

leetcode2529--正整数和负整数的最大计数

1. 题意 给定有序数组&#xff0c;求其中正整数和负整数的计数最大值。 正整数和负整数的最大计数 2. 题解 2.1 遍历 直接判断 class Solution { public:int maximumCount(vector<int>& nums) {int neg 0;int pos 0;for (int num:nums) {if (!num)continue;i…...

使用YOLOv8训练自己的【目标检测】数据集

文章目录 1.收集数据集1.1 使用开源已标记数据集1.2 爬取网络图像1.3 自己拍摄数据集1.4 使用数据增强生成数据集1.5 使用算法合成图像 2.标注数据集2.1确认标注格式2.2 开始标注 3.划分数据集4.配置训练环境4.1获取代码4.2安装环境 5.训练模型5.1新建一个数据集yaml文件5.2预测…...

rust学习(recursive mutex 实现)

问题&#xff1a; 编写如下代码的时候出现死锁&#xff1a; pub fn test_double_lock() {let t Arc::new(Mutex::new(1));let t1 t.clone();let t2 t.clone();let h std::thread::spawn(move || {println!("hello trace1");let l1 t1.lock().unwrap();println…...

DasViewer可以添加照片到里面吗?点开就可以看照片?

DasViewer主要是三维模型浏览器&#xff0c;二维可以添加矢量和正射影像&#xff0c;航片暂不支持。 DasViewer是由大势智慧自主研发的免费的实景三维模型浏览器,采用多细节层次模型逐步自适应加载技术,让用户在极低的电脑配置下,也能流畅的加载较大规模实景三维模型,提供方便…...

python蓝桥杯选数

文章目录 前言一、题意二、代码1.代码的实现2.读入数据 总结 前言 本题涉及到很多python中的知识点&#xff0c;比如combinations&#xff08;列表的组合&#xff09;应用&#xff0c;以及素数的判断 一、题意 已知 n 个整数 x1,x2,…,xn,以及一个整数 k&#xff08;k&#x…...

联想电脑开启虚拟化失败,开启虚拟化却提示还没有开启虚拟化

安装虚拟机的时候&#xff0c; 电脑要开启虚拟化&#xff0c; Intel VT&#xff0c; 去BIOS开启了&#xff0c; 但是依然报错&#xff0c;说虚拟化处于禁用状态。 解决方案&#xff1a; 去联想官方&#xff0c;下载BIOS更新包&#xff0c;更新BIOS。 更新文档&#xff1a; 联…...

物联网农业四情在线监测系统

TH-Q2随着科技的飞速发展和信息化时代的来临&#xff0c;物联网技术在各个领域都取得了显著的应用成果。其中&#xff0c;物联网农业四情在线监测系统作为农业现代化的重要组成部分&#xff0c;正在为农业生产带来革命性的变革。 一、物联网农业四情在线监测系统的概念 物联网…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下&#xff0c;越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是&#xff0c;一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧&#xff1f;面对生疏的日语交流环境&#xff0c;即便提前恶补了…...

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施&#xff0c;由雇主和个人按一定比例缴纳保险费&#xff0c;建立社会医疗保险基金&#xff0c;支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度&#xff0c; 它是促进社会文明和进步的…...

Nuxt.js 中的路由配置详解

Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置&#xff0c;使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...

P3 QT项目----记事本(3.8)

3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...

[免费]微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端+Vue管理端)【论文+源码+SQL脚本】

大家好&#xff0c;我是java1234_小锋老师&#xff0c;看到一个不错的微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端)【论文源码SQL脚本】&#xff0c;分享下哈。 项目视频演示 【免费】微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端) Java毕业设计_哔哩哔哩_bilibili 项…...

Web中间件--tomcat学习

Web中间件–tomcat Java虚拟机详解 什么是JAVA虚拟机 Java虚拟机是一个抽象的计算机&#xff0c;它可以执行Java字节码。Java虚拟机是Java平台的一部分&#xff0c;Java平台由Java语言、Java API和Java虚拟机组成。Java虚拟机的主要作用是将Java字节码转换为机器代码&#x…...

BLEU评分:机器翻译质量评估的黄金标准

BLEU评分&#xff1a;机器翻译质量评估的黄金标准 1. 引言 在自然语言处理(NLP)领域&#xff0c;衡量一个机器翻译模型的性能至关重要。BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 作为一种自动化评估指标&#xff0c;自2002年由IBM的Kishore Papineni等人提出以来&#xff0c;…...

PHP 8.5 即将发布:管道操作符、强力调试

前不久&#xff0c;PHP宣布了即将在 2025 年 11 月 20 日 正式发布的 PHP 8.5&#xff01;作为 PHP 语言的又一次重要迭代&#xff0c;PHP 8.5 承诺带来一系列旨在提升代码可读性、健壮性以及开发者效率的改进。而更令人兴奋的是&#xff0c;借助强大的本地开发环境 ServBay&am…...

深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言 在深度学习中&#xff0c;我们训练出的神经网络往往非常庞大&#xff08;比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer&#xff09;&#xff0c;虽然精度很高&#xff0c;但“太重”了&#xff0c;运行起来很慢&#xff0c;占用内存大&#xff0c;不适合部署到手机、摄…...

MyBatis中关于缓存的理解

MyBatis缓存 MyBatis系统当中默认定义两级缓存&#xff1a;一级缓存、二级缓存 默认情况下&#xff0c;只有一级缓存开启&#xff08;sqlSession级别的缓存&#xff09;二级缓存需要手动开启配置&#xff0c;需要局域namespace级别的缓存 一级缓存&#xff08;本地缓存&#…...