西安正规网站建设报价,建立收费网站,服务器出租,济南快速排名科学计算库#xff08;Numpy#xff09;
通常数据都能转换成矩阵#xff0c;行就是每一条样本数据#xff0c;列就是每个字段的特征#xff0c;Numpy在矩阵运算上非常高效#xff0c;可以快速处理数据并进行数据计算。
Numpy基本操作
先导入
import numpy as nparray…科学计算库Numpy
通常数据都能转换成矩阵行就是每一条样本数据列就是每个字段的特征Numpy在矩阵运算上非常高效可以快速处理数据并进行数据计算。
Numpy基本操作
先导入
import numpy as nparray数组
ndarray是Numpy中的底层数据类型是后续矩阵操作的基本对象。 如图可实现将数组各个元素值1操作 数组相加相乘操作 输出结果表示当前数组是一维的其中有5个元素 array()中传入二维数组 使用ndarray数组时需要注意数组中所有元素必须是同一类型如果不是会自动向下进行转换int→float→str。 数组属性操作 常见的数据类型有整型、浮点型、字符串机器学习中float更通用一些。
索引与切片
Numpy中索引、切片用法与Python用法基本一致 [1:3]左开右闭索引从0开始。
[-2:0]表示从倒数第二个开始取到最后。
矩阵格式多维的形式 赋值 数值索引 bool索引 数据类型与数值计算
在操作与计算数据之前一定弄清楚数据的类型使用不同的工具包函数时最好先查阅其API文档将数据处理成该函数所需要的格式以免计算过程出现各种错误。
数据类型 复制与赋值
数组中 是引用操作使地址相同 要想复制一个数组需要这样 数值运算 Numpy除了求和还有别的一些计算操作 矩阵乘法
主要两种计算方式
一种按对应位置元素进行相乘另一种是在数组中进行矩阵乘法 矩阵乘法对应维度必须相同 使用函数功能时要注意是否符合预期在进行计算时先用实例数据样本进行操作确认无误再执行大规模操作。
常用功能模块
排序操作 数组形状操作
对数组操作时为了满足格式和计算要求通常会改变其形状 数组的拼接
两份数据组合,需要拼接操作 创建数组函数 随机模块
