np.arange()

Pandas创建Series/DataFrame

list创建a=pd.Series([1,2,3,4,3,3,4])b=pd.Series([1,2,4,5],index=["a","b","c","d"])#2.通过数组创建a=pd.Series(np.arange
bubulala·2023-03-11 11:34

numpy.meshgrid()理解！以及列子说明，代码实现！详细，一看就懂，清晰易懂！！！！

一、meshgrid功能:生成指定的矩阵importnumpyasnpx=np.arange(-2,2,0.5)#[-2.-1.5-1.-0.50.0.51.1.5]y=np.arange(-2,2,0.5
@尚码哥@·2023-03-11 07:47

深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度...

np.concatenate参数说明：a和b表示输入的列表数据2.np.linspace(0,1,N)#将0和1之间的数分成N份参数说明：0表示起始数据，1表示末尾数据，N表示生成的分数3.xx,yy=np.meshgrid(np.arange
weixin_34162228·2023-03-11 07:46

numpy.meshgrid()，ravel()，contourf()，scater()理解

例如：xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange(y_min,y_max,h))生成两个三维网格坐标矩阵。
奔跑的小仙女·2023-03-11 07:44

python中numpy数组的csv文件写入与读取

1.文件写入与读取写入：importnumpyasnpa=np.arange(0,10000).reshape(100,100)np.savetxt("temp.csv",a,delimiter=","
·2023-03-10 18:49

NumPy迭代数组的实现

一、单数组迭代1.使用nditer访问数组的每个元素>>>a=np.arange(12).reshape(3,4)>>>forxinnp.ndite
·2023-02-27 18:13

Python画女生的胸线图

%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmltx=np.arange(1,0,-0.001
一行数师·2023-02-19 02:36

numpy_index

本文介绍numpy索引Demo.pyimportnumpyasnpA=np.arange(3,15)#array([3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])printA[3]#6A=
Ledestin·2023-02-18 02:38

Python pandas 重命名索引和列名称的实现

目录1.重命名列名称2.重命名索引3.重置索引本文主要介绍了Pythonpandas重命名索引和列名称的实现，分享给大家，具体如下：df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape
·2023-02-17 06:40

numpy数组切片的使用

目录numpy.array的数组切片numpy的数组合并numpy的常用函数讲解np.arange()随机函数seed()importnumpyasnpa=np.array([[1.1,2.1,3.1,4.1
·2023-02-10 15:05

python numpy 重复_重复numpy数组的每个元素5次

In[1]:data=np.arange(-50,50,10)要重复每个元素5次，请使用np.repeat：In[3]:np.repeat(data,5)Out[3]:array([-50,-50,-50
weixin_39736913·2023-02-06 13:20

Numpy的reshape函数 reshape(-1,x) reshape(x,-1)含义

()2.reshape函数的意思是将numpy类型的数据重新改变格式：一般用法：numpy.arange(n).reshape(a,b);依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示:In[1]:np.arange
chuanauc·2023-02-05 07:35

Python——ndarray多维数组基本操作（2）

一元函数：对ndarray中的数据执行元素级运算的函数arr=np.arange(6).reshape(2,3)arrOut[4]:array([[0,1,2],[3,4,5]])np.sqrt(arr
进击的码农设计师·2023-02-05 06:08

Python Pandas 存取csv txt

pandas存储csv，txt数据准备importnumpyasnpimportpandasaspdyear=np.arange(1949,2022,1)number=np.linspace(0,1,len
horizon012·2023-02-04 13:04

python数据可视化-matplotlib（三）

1.添加双坐标轴-twinximportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinex=np.arange(1,20)y1=x*xy2=np.log
开始学习的同学·2023-02-04 08:32

np.linespace（）函数和np.arange（）函数用法：

一、np.linespace()函数用法：生成指定范围内指定个数的一维数组：deflinspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None):1.在指定的间隔[“start”,“stop”]内均匀地返回数字。2.返回“num”个等间距的样本。3.endpoint是一个bool类型的值，如果为"Ture",“stop"是最后一
半吊子研究僧·2023-02-04 00:49

九、pandas的索引index

一、创建数据df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])image.png二、设置索引列df.set_index
minningl·2023-02-03 17:44

pandas中apply()+value_counts()使用方法

df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),\columns=list('abe'),\index=['wo','shi','shui','ha'])formatr
hooyying·2023-02-03 17:15

Numpy数组规格及字段类型详解

数组规格1.ndim2.shape3.sizenumpy数据类型1.dtype2.astypenumpy数组规格数据的规格可以用数据的维度（ndim），形状（shape），大小（size）进行描述arr1=np.arange
whgiser·2023-02-03 07:20

np.roll的用法

#--coding:UTF-8--importnumpyasnp#np.roll(a,shift,axis=None)#意思是将a，沿着axis的方向，滚动shift长度#example1a=np.arange
PoincareKreiss·2023-02-03 02:04

python123二维列表的展开_Python实现把多维数组展开成DataFrame

如下所示：importnumpyasnpimportpandasaspd#################准备数据#################a1=np.arange(1,101)a3=a1.reshape
in whitney·2023-02-02 23:11

python学习笔记之-展平函数ravel和flatten及两者的区别

代码如下：importnumpyasnpa=np.arange(15).reshape(3,5)a>>>array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11
旋转小马·2023-02-02 23:41

Python将数组展开成一行numpy.ravel()

importnumpyasnpmyArray=np.arange(6).reshape(2,3)print(myArray)print("=============")print(my
刘经纬老师·2023-02-02 23:11

NumPy中 ravel() 和 flatten() 展平数组 对比

flatten()`之间的区别对于多维数组另附：ndarray.flat链接文章：Python数组存储方式与向量化、按行按列展开——Dust_Evcnumpy.ravel()importnumpyasnpa=np.arange
Dust_Evc·2023-02-02 23:40

Python笔记：3.1.2.5numpy数组维度_展平

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonMay2022:02:572019@author:User"""importnumpyasnpb=np.arange(24).reshape
老狼8848·2023-02-02 23:40

pandas中，一次性删除dataframe的多个列

importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])x
SparksFlyTo·2023-02-02 10:13

Numpy 数组索引

importnumpyasnp>>>s=np.arange(
岳来·2023-02-02 10:56

NumPy（十）：ndarray数组索引、切片

[:,:,:]–先行后列(以逗号分开各个维度，第1组表示第1维的切片方式，第2组表示第2维的切片方式…)一、基本索引及切片1、一维数组索引及切片importnumpyasnp#一维数组索引及切片ar=np.arange
u013250861·2023-02-02 10:19

Numpy的数组索引剖析！

arr=np.arange(25).reshape((5,5))print(arr)print(arr[0][2])print(arr[0,2])[[01234][56789][1011121314][
好好学习天天向上W·2023-02-02 10:46

Numpy简易教程3——数组索引

案例：使用下标索引和切片索引访问一维数组#构造一维数组arr=np.arange(10)print('数组为：',arr)#用整数作为下标可以获取数组中的某个元素print(
mighty13·2023-02-02 10:13

Python学习笔记——绘图设置（二）填色图与等值线图

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdelta=0.025x=np.arange(-3.,3.,delta)#创建x,y列表注意x、y的shape为（240
风萧萧兮_x6·2023-02-01 09:46

DataFrame的排序

numpy，pandas，Series，DataFrame生成一个dataframe，指定索引，具体如图：importnumpyasnpimportpandasaspddf1=pd.DataFrame(np.arange
东方寂明·2023-01-31 17:21

Python:实现FFT快速傅立叶变换算法(附完整源码)

Python:实现FFT快速傅立叶变换算法defdft(x):x=np.asarray(x,dtype=float)N=x.shape[0]n=np.arange(N
全栈技术博客·2023-01-31 14:29

numpy索引（取出矩阵中的元素）

importnumpyasnpa=np.arange(3,13).reshape((2,5))print(a)print(a[1])#取出矩阵中的第一行print(a[0][2])#取出矩阵中第0行第二列的数
夏了夏天int·2023-01-31 14:51

numpy 索引、切片（交换和反转）

1.交换数组arr中的列1和列3（交换二维数组中的两列）importnumpyasnparr=np.arange(9).reshape(3,3)print(arr)>>>print(arr)[[012]
站成一棵树哇·2023-01-31 14:21

numpy快速交换行列

importnumpyasnp“”"快速加换两行两列“”"#交换两列第一列跟第三列v1=np.arange(100)v2=v1.reshape((20,5))v3=v2[:,[0,3,2,1,4]]print
qq_42307546·2023-01-31 14:17

numpy的索引

#numpy的索引importnumpyasnpd=np.arange(100)d2=d.reshape((20,5))print(d2)“”"取第一行第一列的数据“”"print(d2[0,0])#取前
qq_42307546·2023-01-31 14:40

python画误差棒/带

画误差棒importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspderror=np.random.randn(10)print(error)x=np.arange
Mr-Cat伍可猫·2023-01-31 09:04

pythontype(1+0xf*3.14)_numpy强制类型转换|图像线性增强|不同数据类型与图像的显示...

创建矩阵a=np.ones((3,3),dtype=np.uint8)b=np.arange(9).reshape((3,3))c=np.array([[50,55,60],[65,70,75],[80,85,90
吕清海·2023-01-31 08:40

Numpy || np.arange()、np.linspace()、np.logspace()、np.zeros()、np.ones()函数用法指南

1、创建区间数组(arange()函数)numpy.arange()使用说明：importnumpyasnpnp.arange(start,stop,step,dtype)#start:起始值（从起始值开始），default=0#stop：终止值(生成序列的最后一位为stop-step)#step：步长，default=1#dtype:返回的数据类型，default=输入数据类型生成int序列或f
请你喝奶茶~·2023-01-31 02:56

Matplotlib_折线图

title、图片image等容器类：图figure、坐标系axes、坐标轴axis、刻度tick简单的Demoimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata=np.arange
寻松点点·2023-01-31 02:53

plt画函数图像

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsys%configInlineBackend.figure_format='svg'x=np.arange
HAOYUN_G·2023-01-30 21:36

Python -- Numpy：添加一列

np.insert指定位置添加一列a=np.arange(12).reshsape(3,4)print(a)array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])b=np.ones
math_gao·2023-01-30 14:37

[Python]numpy学习总结

np.zeros()np.ones()np.empty()np.arange()np.linspace()利用list创建arrayarray=np.array([[1,2,3],[4
weixin_30955341·2023-01-30 12:32

NumPy学习心得（二）

[python]>>>a=np.array([20,30,40,50])>>>b=np.arange(4)>>>barray([0,1,2,3])>>>c=a-b>>>carray([20,29,38,47
dianfu2737·2023-01-30 12:53

学习numpy快速入门教程 心得体会（4）

importnumpyasnpa=np.arange(4).reshape(2,2)print(a.transpose())#矩阵转置print(np.linalg.inv(a))#求矩阵的逆u=np.ey
初心青木~heimizhou·2023-01-30 12:22

使用np.where快速实现数组中元素替换

方法如下：a=np.arange(12).reshape(3,4)b=np.where(a>5)a[b]=999print(a)结果为：[[0123][45999999][999999999999
盗花·2023-01-30 07:21

3. Numpy数组属性

这篇主要看一下Numpy’数组的一些基本属性ndarray.ndimndarray.ndim可以返回数组的维数importnumpyasnpa=np.arange(24)print(a.ndim)#a现只有一个维度
张怼怼√·2023-01-29 13:35

Numpy(4)—Numpy 数组操作(修改数组形状、翻转数组、修改数组维度、连接数组、分割数组、数组元素的添加与删除

Numpy数组操作（1）修改数组形状importnumpyasnpa=np.arange(8)print('原始数组：')print(a)print('\n')b=a.reshape(4,2)print
奋进的小hang·2023-01-29 13:34

python库numpy使用技巧（二）——随机抽取二维矩阵中多行或多列

使用库numpy创建一个二维数组importnumpyasnparray=np.arange(24).reshape((4,6))"""array([[0,1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10,11
一只黍离·2023-01-29 04:28
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