付修磊
付修磊

Numpy基础知识

Numpy基础（个人微信公众号：“我将在南极找寻你”）

1Numpy数组对象以及创建方式

ndarray是一个多维数组对象，由“实际数据”+“元数据”组成

创建一维数组

  1. >>> a=np.arange(5)

  2. >>> a.dtype

  3. dtype('int32')

  4. >>> a

  5. array([0, 1, 2, 3, 4])

  6. >>> a.shape

  7. (5L,)

创建多维数组

  1. >>> c=np.array([np.arange(4),np.arange(4),np.arange(4)])

  2. >>> c

  3. array([[0, 1, 2, 3],

  4.       [0, 1, 2, 3],

  5.       [0, 1, 2, 3]])

  6. >>> c.shape

  7. (3L, 4L)

2选取数组元素

首先创建一个2*2数组：

  1. >>> a=np.array([[1,2],[3,4]])

  2. >>> a

  3. array([[1, 2],

  4.       [3, 4]])

开始选取：

  1. >>> a[0,0]

  2. 1

  3. >>> a[0,1]

  4. 2

3指定Numpy数据类型

  1. >>> x=np.arange(5,dtype=int)

  2. >>> x

  3. array([0, 1, 2, 3, 4])

  4. >>> x.dtype

  5. dtype('int32')

4索引与切片

一维数组的索引与切片

 
  
     
   
  1. >>> r=np.arange(10)
    2.  
   
  2. >>> r
    3.  
   
  3. array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    4.  
   
  4. >>> r[0:4]
    5.  
   
  5. array([0, 1, 2, 3])
    6.  
   
  6. >>> r[:4]
    7.  
   
  7. array([0, 1, 2, 3])
    8.  
   
  8. >>> r[3:7]
    9.  
   
  9. array([3, 4, 5, 6])
    10.  
   
  10. >>> r[:7:2]
    11.  
   
  11. array([0, 2, 4, 6])
    12.  
   
  12. >>> r[::-1]
    13.  
   
  13. array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
    14.  
  
 
  
 
   
多维数组的索引与切片
 
  
 
  
首先创建一个数组并改变其维度为3维
 
  
     
   
  1. >>> x.shape
    2.  
   
  2. (24L,)
    3.  
   
  3. >>> x=np.arange(24).reshape(2,3,4)
    4.  
   
  4. >>> x.shape
    5.  
   
  5. (2L, 3L, 4L)
    6.  
   
  6. >>> x
    7.  
   
  7. array([[[ 0,  1,  2,  3],
    8.  
   
  8.         [ 4,  5,  6,  7],
    9.  
   
  9.         [ 8,  9, 10, 11]],
    10.  
   
  10.        [[12, 13, 14, 15],
    11.  
   
  11.         [16, 17, 18, 19],
    12.  
   
  12.         [20, 21, 22, 23]]])
    13.  
  
 
  
选取特定元素：
 
  
 
  
     
   
  1. >>> x[0,0,0]
    2.  
   
  2. 0
    3.  
   
  3. >>> x[0,1,1]
    4.  
   
  4. 5
    5.  
  
 
  
切片：
 
  
     
   
  1. >>> x[:,0,0]
    2.  
   
  2. array([ 0, 12])
    3.  
   
  3. >>> x[0]
    4.  
   
  4. array([[ 0,  1,  2,  3],
    5.  
   
  5.        [ 4,  5,  6,  7],
    6.  
   
  6.        [ 8,  9, 10, 11]])
    7.  
   
  7. >>> x[0,:,:]
    8.  
   
  8. array([[ 0,  1,  2,  3],
    9.  
   
  9.        [ 4,  5,  6,  7],
    10.  
   
  10.        [ 8,  9, 10, 11]])
    11.  
   
  11. >>> x[0,...]
    12.  
   
  12. array([[ 0,  1,  2,  3],
    13.  
   
  13.        [ 4,  5,  6,  7],
    14.  
   
  14.        [ 8,  9, 10, 11]])
    15.  
   
  15. >>> x[0,1]
    16.  
   
  16. array([4, 5, 6, 7])
    17.  
  
 
  
间隔选取
 
  
 
  
     
   
  1. >>> x[0,1]
    2.  
   
  2. array([4, 5, 6, 7])
    3.  
   
  3. >>> x[0,0,::2]
    4.  
   
  4. array([0, 2])
    5.  
   
  5. >>> x[0,1,::2]
    6.  
   
  6. array([4, 6])
    7.  
   
  7. >>> x[0,1,::1]
    8.  
   
  8. array([4, 5, 6, 7])
    9.  
   
  9. >>> x[0,1]
    10.  
   
  10. array([4, 5, 6, 7])
    11.  
   
  11. >>> x[0,::2,-1]
    12.  
   
  12. array([ 3, 11])
    13.  
   
  13. >>> x[0,::-1,-1]
    14.  
   
  14. array([11,  7,  3])
    15.  
  
 
  
：：2代表间隔为2（含第一个元素）
 
  
上下翻转：
 
  
     
   
  1. >>> x[::-1]
    2.  
   
  2. array([[[12, 13, 14, 15],
    3.  
   
  3.         [16, 17, 18, 19],
    4.  
   
  4.         [20, 21, 22, 23]],
    5.  
   
  5.        [[ 0,  1,  2,  3],
    6.  
   
  6.         [ 4,  5,  6,  7],
    7.  
   
  7.         [ 8,  9, 10, 11]]])
    8.  
  
 
  
其实就是把列逆序重排了一下
 
  

 
  
5改变数组维度
 
  
（1）ravel：将ndarray展平成一维数组
 
  
 
  
     
   
  1. >>> x
    2.  
   
  2. array([[[ 0,  1,  2,  3],
    3.  
   
  3.         [ 4,  5,  6,  7],
    4.  
   
  4.         [ 8,  9, 10, 11]],
    5.  
   
  5.        [[12, 13, 14, 15],
    6.  
   
  6.         [16, 17, 18, 19],
    7.  
   
  7.         [20, 21, 22, 23]]])
    8.  
   
  8. >>> x.ravel
    9.  
   
  9. <built-in method ravel of numpy.ndarray object at 0x0000000003497490>
    10.  
   
  10. >>> x.ravel()
    11.  
   
  11. array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
    12.  
   
  12.        17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
    13.  
  
 
  
（2）flatten:作用与ravel类似，但是它会请求分配内存来保存结果
 
  
（3）用tuple来设置维度，功能同reshape：
 
  
     
   
  1. >>> x.shape
    2.  
   
  2. (2L, 3L, 4L)
    3.  
   
  3. >>> x.shape=(3,8)
    4.  
   
  4. >>> x.shape
    5.  
   
  5. (3L, 8L)
    6.  
   
  6. >>> x
    7.  
   
  7. array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
    8.  
   
  8.        [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
    9.  
   
  9.        [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])
    10.  
  
 
  
（4）transpose：转置
 
  
     
   
  1. >>> x
    2.  
   
  2. array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
    3.  
   
  3.        [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
    4.  
   
  4.        [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])
    5.  
   
  5. >>> x.transpose()
    6.  
   
  6. array([[ 0,  8, 16],
    7.  
   
  7.        [ 1,  9, 17],
    8.  
   
  8.        [ 2, 10, 18],
    9.  
   
  9.        [ 3, 11, 19],
    10.  
   
  10.        [ 4, 12, 20],
    11.  
   
  11.        [ 5, 13, 21],
    12.  
   
  12.        [ 6, 14, 22],
    13.  
   
  13.        [ 7, 15, 23]])
    14.  
  
 
  
（5）resize：同reshape，但会直接修改所操作的数组
 
  
 
  
     
   
  1. >>> x
    2.  
   
  2. array([[ 0,  1,  2],
    3.  
   
  3.        [ 3,  4,  5],
    4.  
   
  4.        [ 6,  7,  8],
    5.  
   
  5.        [ 9, 10, 11],
    6.  
   
  6.        [12, 13, 14],
    7.  
   
  7.        [15, 16, 17],
    8.  
   
  8.        [18, 19, 20],
    9.  
   
  9.        [21, 22, 23]])
    10.  
   
  10. >>> x.resize(6,4)
    11.  
   
  11. >>> x
    12.  
   
  12. array([[ 0,  1,  2,  3],
    13.  
   
  13.        [ 4,  5,  6,  7],
    14.  
   
  14.        [ 8,  9, 10, 11],
    15.  
   
  15.        [12, 13, 14, 15],
    16.  
   
  16.        [16, 17, 18, 19],
    17.  
   
  17.        [20, 21, 22, 23]])
    18.  
   
  18. >>> x.shape
    19.  
   
  19. (6L, 4L)
    20.  
  
 
  
6数组的组合
 
  
首先，我们来创建一个数组 ：
 
  
     
   
  1. >>> a=np.array(np.arange(9)).reshape(3,3)
    2.  
   
  2. >>> a
    3.  
   
  3. array([[0, 1, 2],
    4.  
   
  4.        [3, 4, 5],
    5.  
   
  5.        [6, 7, 8]])
    6.  
  
 
  
或者
 
  
     
   
  1. >>> a=np.arange(9).reshape(3,3)
    2.  
   
  2. >>> a
    3.  
   
  3. array([[0, 1, 2],
    4.  
   
  4.        [3, 4, 5],
    5.  
   
  5.        [6, 7, 8]])
    6.  
  
 
  
两者都可以生成，whatever，我们已经创建完了数组a，下面来创建数组b
 
  
     
   
  1. >>> b=2*a
    2.  
   
  2. >>> b
    3.  
   
  3. array([[ 0,  2,  4],
    4.  
   
  4.        [ 6,  8, 10],
    5.  
   
  5.        [12, 14, 16]])
    6.  
  
 
  
（1）水平组合
 
  
hstack
 
  
     
   
  1. >>> np.hstack((a,b))
    2.  
   
  2. array([[ 0,  1,  2,  0,  2,  4],
    3.  
   
  3.        [ 3,  4,  5,  6,  8, 10],
    4.  
   
  4.        [ 6,  7,  8, 12, 14, 16]])
    5.  
  
 
  
concatenate
 
  
 
  
     
   
  1. >>> np.concatenate((a,b),axis=1)
    2.  
   
  2. array([[ 0,  1,  2,  0,  2,  4],
    3.  
   
  3.        [ 3,  4,  5,  6,  8, 10],
    4.  
   
  4.        [ 6,  7,  8, 12, 14, 16]])
    5.  
  
 
  
（2）垂直组合
 
  
vstack
 
  
     
   
  1. >>> np.vstack((a,b))
    2.  
   
  2. array([[ 0,  1,  2],
    3.  
   
  3.        [ 3,  4,  5],
    4.  
   
  4.        [ 6,  7,  8],
    5.  
   
  5.        [ 0,  2,  4],
    6.  
   
  6.        [ 6,  8, 10],
    7.  
   
  7.        [12, 14, 16]])
    8.  
  
 
  
concatenate
 
  
     
   
  1. >>> np.concatenate((a,b),axis=0)
    2.  
   
  2. array([[ 0,  1,  2],
    3.  
   
  3.        [ 3,  4,  5],
    4.  
   
  4.        [ 6,  7,  8],
    5.  
   
  5.        [ 0,  2,  4],
    6.  
   
  6.        [ 6,  8, 10],
    7.  
   
  7.        [12, 14, 16]])
    8.  
  
 
  
一般来说，axis=0在行（竖向）方向上处理，axis=1在列（横向）方向上处理
 
  
（3）深度组合
 
  
 
  
     
   
  1. >>> np.dstack((a,b))
    2.  
   
  2. array([[[ 0,  0],
    3.  
   
  3.         [ 1,  2],
    4.  
   
  4.         [ 2,  4]],
    5.  
   
  5.        [[ 3,  6],
    6.  
   
  6.         [ 4,  8],
    7.  
   
  7.         [ 5, 10]],
    8.  
   
  8.        [[ 6, 12],
    9.  
   
  9.         [ 7, 14],
    10.  
   
  10.         [ 8, 16]]])
    11.  
   
  11. >>> np.dstack((a,b)).shape
    12.  
   
  12. (3L, 3L, 2L)
    13.  
  
 
  
所谓深度组合，就是将一系列数组沿着纵轴方向进行层叠组合
 
  
（4）列组合
 
  
column_stack
 
  
 
  
     
   
  1. >>> oned=np.arange(2)
    2.  
   
  2. >>> oned
    3.  
   
  3. array([0, 1])
    4.  
   
  4. >>> twice_oned=2*oned
    5.  
   
  5. >>> twice_oned
    6.  
   
  6. array([0, 2])
    7.  
   
  7. >>> np.column_stack((oned,twice_oned))
    8.  
   
  8. array([[0, 0],
    9.  
   
  9.        [1, 2]])
    10.  
  
 
  
所以对于二维数组，column_stack与hstack效果相同
 
  
（5）行组合
 
  
row_stack
 
  
     
   
  1. >>> np.row_stack((oned,twice_oned))
    2.  
   
  2. array([[0, 1],
    3.  
   
  3.        [0, 2]])
    4.  
  
 
  
所以对于二维数组，row_stack与vstack效果相同
 
  
7数组的分割
 
  
（1）水平分割
 
  
hsplit
 
  
     
   
  1. >>> np.hsplit(a,3)
    2.  
   
  2. [array([[0],
    3.  
   
  3.        [3],
    4.  
   
  4.        [6]]), array([[1],
    5.  
   
  5.        [4],
    6.  
   
  6.        [7]]), array([[2],
    7.  
   
  7.        [5],
    8.  
   
  8.        [8]])]
    9.  
  
 
  
分割成了3个子数组，他们组成了一个列表
 
  
>>> len(np.hsplit(a,3))
 
  
3
 
  
>>> type(np.hsplit(a,3))
 
  
 
  
>>> 
 
  

 
  
split，取axis=1
 
  
     
   
  1. >>> a
    2.  
   
  2. array([[0, 1, 2],
    3.  
   
  3.        [3, 4, 5],
    4.  
   
  4.        [6, 7, 8]])
    5.  
   
  5. >>> np.split(a,3,axis=1)
    6.  
   
  6. [array([[0],
    7.  
   
  7.        [3],
    8.  
   
  8.        [6]]), array([[1],
    9.  
   
  9.        [4],
    10.  
   
  10.        [7]]), array([[2],
    11.  
   
  11.        [5],
    12.  
   
  12.        [8]])]
    13.  
  
 
  
（2）垂直分割
 
  
vsplit
 
  
     
   
  1. >>> a
    2.  
   
  2. array([[0, 1, 2],
    3.  
   
  3.        [3, 4, 5],
    4.  
   
  4.        [6, 7, 8]])
    5.  
   
  5. >>> np.vsplit(a,3)
    6.  
   
  6. [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]
    7.  
  
 
  
split，取axis=0
 
  
 
  
     
   
  1. >>> np.split(a,3,axis=0)
    2.  
   
  2. [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]
    3.  
  
 
  
（3）深度分割
 
  
所谓深度分割，就是按照深度方向分割数组
 
  
首先创建一个3维数组
 
  
     
   
  1. >>> c=np.arange(27).reshape(3,3,3)
    2.  
   
  2. >>> c.shape
    3.  
   
  3. (3L, 3L, 3L)
    4.  
   
  4. >>> c
    5.  
   
  5. array([[[ 0,  1,  2],
    6.  
   
  6.         [ 3,  4,  5],
    7.  
   
  7.         [ 6,  7,  8]],
    8.  
   
  8.        [[ 9, 10, 11],
    9.  
   
  9.         [12, 13, 14],
    10.  
   
  10.         [15, 16, 17]],
    11.  
   
  11.        [[18, 19, 20],
    12.  
   
  12.         [21, 22, 23],
    13.  
   
  13.         [24, 25, 26]]])
    14.  
  
 
  
然后利用dsplit函数进行深度分割
 
  
     
   
  1. >>> np.dsplit(c,3)
    2.  
   
  2. [array([[[ 0],
    3.  
   
  3.         [ 3],
    4.  
   
  4.         [ 6]],
    5.  
   
  5.        [[ 9],
    6.  
   
  6.         [12],
    7.  
   
  7.         [15]],
    8.  
   
  8.        [[18],
    9.  
   
  9.         [21],
    10.  
   
  10.         [24]]]), array([[[ 1],
    11.  
   
  11.         [ 4],
    12.  
   
  12.         [ 7]],
    13.  
   
  13.        [[10],
    14.  
   
  14.         [13],
    15.  
   
  15.         [16]],
    16.  
   
  16.        [[19],
    17.  
   
  17.         [22],
    18.  
   
  18.         [25]]]), array([[[ 2],
    19.  
   
  19.         [ 5],
    20.  
   
  20.         [ 8]],
    21.  
   
  21.        [[11],
    22.  
   
  22.         [14],
    23.  
   
  23.         [17]],
    24.  
   
  24.        [[20],
    25.  
   
  25.         [23],
    26.  
   
  26.         [26]]])]
    27.  
  
 
  
分割成了1个列表，长度为3
 
  
 
  
     
   
  1. >>> type(np.dsplit(c,3))
    2.  
   
  2. <type 'list'>
    3.  
   
  3. >>> len(np.dsplit(c,3))
    4.  
   
  4. 3
    5.  
  
 
  
8数组的属性
 
  
ndim：给出数组的维数或者数组轴的个数
 
  
size：给出数组元素的总个数
 
  
itemsize：给出数组中的元素在内存中所占用的字节数
 
  
nbytes：size*itemsize
 
  
T：与transpose一样
 
  
复数的虚部用j表示：
 
  
 
  
     
   
  1. >>> b=np.array([1.j+1,2.j+3])
    2.  
   
  2. >>> b
    3.  
   
  3. array([ 1.+1.j,  3.+2.j])
    4.  
  
 
  
real：给出复数数组的实部：
 
  
 
  
     
   
  1. >>> b.real
    2.  
   
  2. array([ 1.,  3.])
    3.  
  
 
  
imag：给出复数数组的虚部： 
 
  
     
   
  1. >>> b.imag
    2.  
   
  2. array([ 1.,  2.])
    3.  
  
 
  
fliter属性将返回一个numpy.flatiter对象：
 
  
 
  
     
   
  1. >>> z=np.arange(6).reshape(3,2)
    2.  
   
  2. >>> z
    3.  
   
  3. array([[0, 1],
    4.  
   
  4.        [2, 3],
    5.  
   
  5.        [4, 5]])
    6.  
   
  6. >>> f=z.flat
    7.  
   
  7. >>> f
    8.  
   
  8. <numpy.flatiter object at 0x00000000032BED00>
    9.  
   
  9. >>> for item in f:
    10.  
   
  10.     print item
    11.  
   
  11. 0
    12.  
   
  12. 1
    13.  
   
  13. 2
    14.  
   
  14. 3
    15.  
   
  15. 4
    16.  
   
  16. 5
    17.  
  
 
  
还可以直接用flatiter队对象获取一个数组元素：
 
  
 
  
     
   
  1. >>> z.flat[2]
    2.  
   
  2. 2
    3.  
  
 
  
或者获取多个元素：
 
  
     
   
  1. >>> z.flat[[0,1,2]]
    2.  
   
  2. array([0, 1, 2])
    3.  
  
 
  
falt是一个可赋值的属性，赋值将导致整个数组数组的元素都被覆盖：
 
  
     
   
  1. >>> z.flat=1
    2.  
   
  2. >>> z
    3.  
   
  3. array([[1, 1],
    4.  
   
  4.        [1, 1],
    5.  
   
  5.        [1, 1]])
    6.  
  
 
  
或者：
 
  
     
   
  1. >>> z.flat[[0,1,2,3]]=10
    2.  
   
  2. >>> z
    3.  
   
  3. array([[10, 10],
    4.  
   
  4.        [10, 10],
    5.  
   
  5.        [ 1,  1]])
    6.  
  
 
  
9数组的转换
 
  
tolist函数：将Numpy转换为Python列表
 
  
     
   
  1. >>> z
    2.  
   
  2. array([[10, 10],
    3.  
   
  3.        [10, 10],
    4.  
   
  4.        [ 1,  1]])
    5.  
   
  5. >>> z.tolist()
    6.  
   
  6. [[10, 10], [10, 10], [1, 1]]
    7.  
   
  7. >>> type( z.tolist())
    8.  
   
  8. <type 'list'>
    9.  
  
 
  
 
  
 
  
 
  
     
   
  1. >>> b
    2.  
   
  2. array([ 1.+1.j,  3.+2.j])
    3.  
   
  3. >>> b.tolist()
    4.  
   
  4. [(1+1j), (3+2j)]
    5.  
   
  5. >>> type(b.tolist())
    6.  
   
  6. <type 'list'>
    7.  
  
 
  

 
  
astype函数可以在转换数组时指定数据类型：
 
  
 
  
     
   
  1. >>> b
    2.  
   
  2. array([ 1.+1.j,  3.+2.j])
    3.  
   
  3. >>> b.astype(int)
    4.  
   
  4. Warning (from warnings module):
    5.  
   
  5.   File "__main__", line 2
    6.  
   
  6. ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
    7.  
   
  7. array([1, 3])
    8.  
   
  8.  
   
  9. >>> b.astype('complex')
    10.  
   
  10. array([ 1.+1.j,  3.+2.j])
    11.  
   
  11. >>> b.astype(complex)
    12.  
   
  12. array([ 1.+1.j,  3.+2.j])
    13.  
  
 
 
 


                            

                        

                    

                    
                    

                    
                    
                    

                

                

                    
                

            

        

    

    

        
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python数据分析python开发语言python数据分析数据分析知识点大全python数据分析知识点python教程python基础
                        
    Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面：一、基础概念与目的数据分析定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势：Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库（如NumPy、Pandas等）和成熟的框架，成为数据分析领域的
    
                    
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  • 【Python】np.hstack()和np.vstack函数详解和示例
                        木彳
Python学习和使用过程积累python开发语言
                        
    本文通过函数原理和运行示例，对np.hstack()和np.vstack函数进行详解，以帮助大家理解和使用。更多Numpy函数详解和示例，可参考【Python】Numpy库近50个常用函数详解和示例，可作为工具手册使用目录np.hstack()函数解析运行示例一维数组二维数组np.vstack()函数解析运行示例np.hstack()np.hstack()是NumPy库中的一个函数，用于将两个或更
    
                    
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  • Python库之Numpy的简介、安装、使用方法详细攻略
                        shadowtalon
Pythonpythonnumpy开发语言
                        
    Python库之Numpy的简介、安装、使用方法详细攻略引言在Python的数据处理和科学计算领域，Numpy库无疑是最核心的库之一。它提供了高性能的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的工具。本篇文章将详细介绍Numpy的基本概念、安装方法以及如何使用Numpy进行数据处理。一、Numpy简介1.1什么是NumpyNumpy（NumericalPython）是一个开源的Python科学计算库，它
    
                    
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  • groupby 中如何显示 tqdm 的进度条？
                        domodo2020

                        
    在循环时调用tqdm显示进度已经是一个常规操作，常见的方式是foriiintqdm(...):...while循环的情况类似，whileicntintqdm(range(n)):...icnt+=1这里记录没有显式循环时，在groupby中的用法：importpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmdf=pd.DataFrame(np.random.r
    
                    
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  • python 问题 ‘list‘ object cannot be interpreted as an integer 和‘int‘ object is not iterable
                        annekqiu
python
                        
    访问同一个excel表格（含有多个sheet）importnumpyasnpimportpandasaspdimportxlrd#读取excel的库importxlwt#写excel的库data=xlrd.open_workbook('./161005.xlsx')#打开excel文件读取数据table=data.sheets()[0]#读取sheet1h=table.ncols#获得列表数目a1
    
                    
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  • 【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy’
                        二川bro
bug集合优化pythonnumpy
                        
    【已解决】ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’在Python编程中，遇到“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’”这样的错误提示并不罕见。这个错误意味着Python解释器无法在你的环境中找到名为numpy的模块。numpy是Python中一个非常重要的库，广泛用于科学计算。本文将深入探讨此错误的根源、解决思路、具
    
                    
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  • 【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】
                        wang151038606
深度学习入门pythonnumpy神经网络
                        
    3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（
    
                    
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  • python的pandas库
                        帅维维
pythonpandas开发语言
                        
    什么是pandasPandas是一个开源的第三方Python库，它从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名。Pandas已经成为Python数据分析的必备高级工具，目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。数据结构Pandas中除了Panel数据结构,还引入了两种新的数据结构——Series和DataFrame,这两种数据结构都建立在Nu
    
                    
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  • 2-NumPy下载与安装
                        qwy715229258163
Numpynumpy
                        
    NumPy下载与安装NumPy是Python的第三方扩展包，但它并没有包含在Python标准库中，因此您需要单独安装它。本节介绍如何在不同的操作系统上安装NumPy。Windows系统安装在Windows系统下安装NumPy有两种常用方式，下面分别对其进行介绍。使用Python包管理器pip来安装NumPy，是一种最简单、最轻量级的方法。只需执行以下命令即可：pipinstallnumpy在实际项
    
                    
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  • Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用！！！！
                        Dreams°123
AIGC机器学习python测试工具数据分析大数据
                        
    前言：Python是进行数据分析和可视化的强大工具，常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述，介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化：Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法：5、错误处理和异常判断说明
    
                    
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  • python第三方库手动安装教程_为了应对异常情况，提供最原始的python第三方库的安装方法：手动安装。往往是Windows用户需要用到这种方法。...
                        weixin_39735247

                        
    进入pypi.python.org，搜索你要安装的库的名字，这时候有3中可能：第一种是exe文件，这种最方便，下载满足你的电脑系统和python环境的对应的exe，再一路点击next就可以安装。第二种是.whl类文件，好处在于可以自动安装依赖包。第三种是源码，大概都是zip、tar.zip、tar.bz2格式的压缩包，这个方法要求用户已经安装了这个包所依赖的其他包。例如pandas依赖于numpy
    
                    
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  • 如何使得标签值labels随样本data一起改变顺序，并保持对应关系
                        普通攻击往后拉
pythontips
                        
    1问题描述很多时候在处理数据时，样本数据与标签值是放在两个数据结构中存储的。当样本数据顺序发生变化时，我们需要保证其对应的标签顺序也同时发生变化。2解决方法思想很简单，由于样本数据的变化是未知的，想要标签数据随着样本数据的变化而变化，最简单的方法就是将标签和样本融合在一起。例如，在python中，我们可以这样做：importnumpyasnpdata=[[1,2,3,1],[2,1,2,3],[1
    
                    
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  • 点云数据集可视化
                        业余小程序猿
python点云数据可视化
                        
    ModelNet40数据集可视化：importopen3daso3dimportnumpyasnpfromplyfileimportPlyDatafromPILimportImage#读取PLY文件内容defread_ply_file(file_path):try:ply_data=PlyData.read(file_path)print("PLY文件内容成功读取")returnply_datae
    
                    
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  • 分类算法可视化方法
                        dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
                        
    可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
    
                    
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  • 安装numpy时报错
                        看书会睡觉
errors其他
                        
    使用pipinstallnumpy时报以下错：翻译红色英文后：错误：找不到满足numpy要求的版本（来自版本：无）错误：找不到与numpy匹配的发行版遇到这样的报错，····要么降低python版本，要么升级pip一般来说肯定是升级pip
    
                    
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  • 继之前的线程循环加到窗口中运行
                                    3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
                                    
    之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。 
 

package thread;

import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
    
                                
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  • linux 常用命令
                                    BlueSkator
linux命令
                                    
    1.grep 
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。 
但之前总是习惯于使用 （grep -n 关键字 文件名 ）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用 （sed -n  '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。 
但其实还有更简便的办法，就是用（grep  -B n、-A n、-C n 关键
    
                                
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  • php heredoc原文档和nowdoc语法
                                    dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
                                    
    <!doctype html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
    
                                
    • 
                                
  • overflow的属性
                                    周华华
JavaScript
                                    
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> 
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
    
                                
    • 
                                
  • 《我所了解的Java》——总体目录
                                    g21121
java
                                    
            准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。 
        在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。 
   &n
    
                                
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  • [简单]docx4j常用方法小结
                                    53873039oycg
docx
                                    
            本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下: 
         
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
    
                                
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  • Spring配置学习
                                    云端月影
spring配置
                                    
     
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml 
 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" 
 xmlns:xsi=&q
    
                                
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  • Java新手入门的30个基本概念三
                                    aijuans
java新手java 入门
                                    
    17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。　　18.object类中的equal和toString方法。　　equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。　　toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法)　　 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。　
    
                                
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  • 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
                                    antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
                                    
    我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵! 
 
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下. 
 
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
    
                                
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  • PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
                                    百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
                                    
    PL/SQL; 
   
   过程;

    符号;

     变量;

     PL/SQL块;

     输出;

     异常;
 
  
  
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
    
                                
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  • Mockito(三)--完整功能介绍
                                    bijian1013
持续集成mockito单元测试
                                    
            mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。 
一.使用mockito验证行为 
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;

//mo
    
                                
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  • 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
                                    bijian1013
oracle数据库plsql
                                    
    /*
 *使用复合数据类型
 */

--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
  TYPE emp_record_type IS RECORD(
     name emp.ename%TYPE,
     salary emp.sal%TYPE,
     dno emp.deptno%TYPE
  );
  emp_
    
                                
    • 
                                
  • 【Linux常用命令一】grep命令
                                    bit1129
Linux常用命令
                                    
    grep命令格式 
  
grep [option] pattern [file-list] 
  
  
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。 
  
pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
    
                                
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  • mybatis3入门学习笔记
                                    白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
                                    
    MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。  MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。 
  
以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
    
                                
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  • Linux 命令神器：lsof 入门
                                    ronin47
lsof
                                    
           
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。 
有趣的是，lsof也是有着最多
    
                                
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  • java实现两个大数相加，可能存在溢出。
                                    bylijinnan
java实现
                                    
    
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;


public class BigIntegerAddition {

	/**
	 * 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。
	 * 如123456789 + 987654321
    
                                
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  • Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
                                    Kai_Ge
Kettle
                                    
    Kettle学习资料分享 
  
Kettle 3.2 使用说明书 
目录 
概述..........................................................................................................................................7 
1.Kettle 资源库管
    
                                
    • 
                                
  • [货币与金融]钢之炼金术士
                                    comsci
金融
                                    
     
 
       自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的 
 
       那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展...... 
 
       炼金术这个古老
    
                                
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  • Toast原来也可以多样化
                                    dai_lm
androidtoast
                                    
    Style 1： 默认 
 

Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
 
Style 2： 顶部显示 
 

Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
    
                                
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  • java数据计算的几种解决方法3
                                    datamachine
javahadoopibatisr-languer
                                    
    4、iBatis 
    简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。 
    复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
    
                                
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  • 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
                                    dcj3sjt126com
htmlWebFlash
                                    
    将 
Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。  
　　一、Swf透明、无坐标控制　　首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制： 　　注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
    
                                
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  • ios UICollectionView的使用
                                    dcj3sjt126com

                                    
    UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。 
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。 
1.UIViewController实现委托，代码如
    
                                
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  • Eos平台java公共逻辑
                                    蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
                                    
     Eos平台java公共逻辑 
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
    
                                
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  • SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
                                    hanqunfeng
springmvc4
                                    
    与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。 
  
applicationContext-MvcConfig.xml 
<!-- 启用注解，并定义组件查找规则 ，mvc层只负责扫描@Controller -->
	<
    
                                
    • 
                                
  • 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
                                    jackyrong
Excel
                                    
       使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码， 
 
因此必须综合判断，编写一个工具类： 
 
 
     

/**
     * 
     * @Title: pro
    
                                
    • 
                                
  • 挥洒泪水的青春
                                    lampcy
编程生活程序员
                                    
    2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！ 
这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
    
                                
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  • 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制
                                    nannan408

                                    
       对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？ 
   笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。 
   我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
    
                                
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  • 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
                                    Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
                                    
    如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。 
但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。 
对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构： 
<div id="content">
    <div id=&quo
    
                                
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  • 用Rapael做图表
                                    tntxia
rap
                                    
    function drawReport(paper,attr,data){ 
     
    var width = attr.width; 
    var height = attr.height; 
     
    var max = 0; 
  &nbs
    
                                
    • 
                                
  • HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下）
                                    xiaoluode
html5bootstrap
                                    
    <!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    
                                
    • 
                

            

        

    




    

        

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