Numpy模块的就学:

Numpy 模块的求学 numpy中random模块:,numpyrandom

Numpy模块的读:

老三独网址推荐:

1  http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226075

2  http://www.jb51.net/article/49397.htm

3  http://www.jb51.net/article/103080.htm

Numpy中Random模块的学:

1 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417

2 http://blog.csdn.net/unin88/article/details/50570196

3 http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/50733176

 

补充:

1 Numpy
数据类型
(numpy可以在数据类型的末尾长数字,标识这种类型在内存中占的位数)

bool        用一个比特存储布尔类型

inti          由平台决定其所占位数,一般为int32/64

int8/16/32/64        所占有位数为8/16/32/64也底有号子整数

unit8/16/32/64      所占用位数为8/16/32/64员的无符号数

float16/32/64(float)      半精度符号数/单精度符号数/双精度符号数

complex64/128(complex)  
 用32各浮点数表示实部和虚部/用64个表示实部和虚部

 

2
在Numpy中,多数函数可以指定数据类型的参数,这个参数是可选的,格式为dtype=类型名,如:

1 a=numpy.arrange(5,dtype=int)
2 
3 >>>array([0,1,2,3,4])
4 
5 a=numpy.arrange(5,dtype=complex)
6 
7 ?

 

3  Nump的数组创建函数(array,arrange,ones,zeros,eye,empty)

empty:根据指定的维数和项目创建一个数组但切莫填充任何值,数组元素值多是一些请勿初始化的垃圾值

1 import numpy as np
2 
3 print(np.empty(3))
4 
5 print(np.empty((4,1)))

 

4  数组转置(可以应用transpose()函数,也足以利用T属性访问转置矩阵)

1 nar.transpose()
2 
3 nar.T

 

5
Numpy中许多函数统计办法就是可以当作数组的实例方法调用,也可以看成头等的Numpy函数调用

1 a=numpy.arrange(12).reshape(3,4)
2 
3 a
4 
5 array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])

 

实例方法:

1 r=a.cumsum()
2 
3 r
4 
5 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

顶层函数调用:

1 r=numpy.cumsum(a)
2 r
3 
4 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

还有按排序

a=numpy.random.rand(4)

a.sort()等价于numpy.sort(a)

 

6 Numpy中之集合运算

a=numpy.array([1,4,2,7,9,0,1,5,7,8])

unique(a):  删除数组中之再度元素,并回唯一元素的不变结果

intersect1d(a,b):查找a,b中的一起因素,并返回公共元素的实惠结果

union1d(a,b):求a,b的并集,并赶回有序结果。

in1d(a,b):返回一个布尔型数组,如果a元素包含于b,则归TRUE,否则回False

setdiff1d(a,b):求集合a,b的例外,即存在被a中但是不存在叫b中之要素

setxor1d(a,b):求集合a,b的相辅相成差。即存在于a或b但不同时在于a,b中之要素

 

7 线性代数

numpy中之linalg模块支持周边的线性代数操作

det :求矩阵行列式

eig:求矩阵特征值和特征向量

inv:求方阵的迎接

 

numpy中的常用线性代数函数

dot:完成矩阵乘法

trace:计算对角线元素的同

 

8访文件

(1)将反复组为二进制形式存取

save用于保存:numpy.save(‘d:\\nshz.npy’,a)
若没有点名扩展名,则默认为.npy

load用于读取:numpy.load(‘d:\\nshz.npy’)

(2)存取文本文件

savetxt():numpy.savetxt(‘d:\\npshz.txt’,a,delimiter=’,’)会于D盘下新建文件‘npshz.txt’

loadtxt():numpy.loadtxt(‘d:\\npshz.txt’,delimiter=’,’)

http://www.bkjia.com/Pythonjc/1292789.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/Pythonjc/1292789.htmlTechArticleNumpy 模块的修 numpy中random模块:,numpyrandom
Numpy模块的学习: 三单网址推荐: 1
http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226075 2
http://www….

其三只网址推荐:

1  http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226075

2  http://www.jb51.net/article/49397.htm

3
 http://www.jb51.net/article/103080.htm

4 http://blog.csdn.net/tongxinzhazha/article/details/78770373

 

Numpy中Random模块的上学:

1 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417

2 http://blog.csdn.net/unin88/article/details/50570196

3 http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/50733176

 

补充:

1 Numpy
数据类型
(numpy可以在数据类型的后长数字,标识这种类型在内存中占据的位数)

bool        用一个比特存储布尔型

inti          由平台决定其所占据位数,一般为int32/64

int8/16/32/64        所占有位数为8/16/32/64呢的起号子整数

unit8/16/32/64      所占用位数为8/16/32/64号之无符号数

float16/32/64(float)      半精度符号数/单精度符号数/双精度符号数

complex64/128(complex)  
 用32员浮点数表示实部和虚部/用64位代表实部和虚部

 

2
在Numpy中,多数函数可以指定数据类型的参数,这个参数是可选的,格式为dtype=类型名,如:

1 a=numpy.arrange(5,dtype=int)
2 
3 >>>array([0,1,2,3,4])
4 
5 a=numpy.arrange(5,dtype=complex)
6 
7 ?

 

3  Nump的数组创建函数(array,arrange,ones,zeros,eye,empty)

empty:根据指定的维数和项目创建一个数组但切莫填充任何值,数组元素值多是一些请勿初始化的垃圾值

1 import numpy as np
2 
3 print(np.empty(3))
4 
5 print(np.empty((4,1)))

 

4  数组转置(可以使transpose()函数,也堪下T属性访问转置矩阵)

1 nar.transpose()
2 
3 nar.T

 

5
Numpy中多函数统计方法就是好当作数组的实例方法调用,也足以作为甲级的Numpy函数调用

1 a=numpy.arrange(12).reshape(3,4)
2 
3 a
4 
5 array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])

 

实例方法:

1 r=a.cumsum()
2 
3 r
4 
5 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

顶层函数调用:

1 r=numpy.cumsum(a)
2 r
3 
4 array([0,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66])

 

还有以排序

a=numpy.random.rand(4)

a.sort()等价于numpy.sort(a)

 

6 Numpy中之会师运算

a=numpy.array([1,4,2,7,9,0,1,5,7,8])

unique(a):  删除数组中之重复元素,并回唯一元素的雷打不动结果

intersect1d(a,b):查找a,b中的联合因素,并返公共元素的得力结果

union1d(a,b):求a,b的并集,并回到有序结果。

in1d(a,b):返回一个布尔型数组,如果a元素包含于b,则赶回TRUE,否则回False

setdiff1d(a,b):求集合a,b的不等,即存在让a中可非在为b中的元素

setxor1d(a,b):求集合a,b的相辅相成差。即在于a或b但不同时在于a,b中的元素

 

7 线性代数

numpy中之linalg模块支持周边的线性代数操作

det :求矩阵行列式

eig:求矩阵特征值和特征向量

inv:求方阵的欢迎

 

numpy中之常用线性代数函数

dot:完成矩阵乘法

trace:计算对角线元素的及

 

8拜文件

(1)将反复组因为二进制形式存取

save用于保存:numpy.save(‘d:\\nshz.npy’,a)
若没有点名扩展名,则默认为.npy

load用于读取:numpy.load(‘d:\\nshz.npy’)

(2)存取文本文件

savetxt():numpy.savetxt(‘d:\\npshz.txt’,a,delimiter=’,’)会当D盘下新建文件‘npshz.txt’

loadtxt():numpy.loadtxt(‘d:\\npshz.txt’,delimiter=’,’)

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