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  • 深度之眼(十九)——Python:Numpy库


    文章目录

    • 导读
    • 一、numpy的优势
    • 二、创建数组
      • 2.1 从列表创建数组
      • 2.2 从头创建数组
    • 三、数组的性质
      • 3.1 数组的属性(形状、大小、类型)
      • 3.2 索引
        • 3.2.1 一维数组的索引
        • 3.2.2 多维数组的索引——以二维为例
      • 3.3 切片
      • 3.4 变形
      • 3.5 拼接
      • 3.6 分裂
    • 四、四大运算
      • 4.1 向量化运算
      • 4.2 矩阵运算
      • 4.3 广播运算
      • 4.4 比较运算和掩码
      • 4.5 花俏的索引
    • 五、其他调用函数
      • 5.1 数值排序
      • 5.2 最大最小值
      • 5.3 数值求和、求积
      • 5.4 中位数、均值、方差、标准差
    • 六、总结

    导读

    在这里插入图片描述

    一、numpy的优势

    实现相同计算,Numpy的运行速度是Python循环的25倍,产生了质的飞跃

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    二、创建数组

    2.1 从列表创建数组

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    2.2 从头创建数组

    在这里插入图片描述
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    三、数组的性质

    3.1 数组的属性(形状、大小、类型)

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    3.数组的大小size

    x.size

    4.数组的数据类型dtype

    x.dtype

    3.2 索引

    3.2.1 一维数组的索引

    在这里插入图片描述

    3.2.2 多维数组的索引——以二维为例

    在这里插入图片描述
    注意: numpy数组的数据类型是固定的,向-个整型数组插入-一个浮点值,浮点值会向下进行取整

    在这里插入图片描述

    3.3 切片

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    3.4 变形

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    3.5 拼接

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    3.6 分裂

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    四、四大运算

    4.1 向量化运算

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    4.2 矩阵运算

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    4.3 广播运算

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    4.4 比较运算和掩码

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    4.5 花俏的索引

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    五、其他调用函数

    5.1 数值排序

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5.2 最大最小值

    在这里插入图片描述

    5.3 数值求和、求积

    在这里插入图片描述

    5.4 中位数、均值、方差、标准差

    在这里插入图片描述

    六、总结

    在这里插入图片描述

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    在这里插入图片描述

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_52592798/article/details/126119953
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