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numpy系统是python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵.
可以用python实现的科学计算包括:
1、一个强大的n维数组对象array;
2、比较成熟的(广播)函数库;
3、用于整合c/c++和fortran代码的工具包;
4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
使用的简单概述:
导入包
import numpy
通常会给取别名,便于应用
import numpy as np #(推荐使用)
查看版本
np.__version__
常用函数:
np.array([1,2,3]) #转换为 numpy.ndarray
np.full(shape, fill_value, dtype=none, order='c') #数组中每个元素都为填充值
#shape (维度,必传参数), fill__value (填充值,必传参数),dtype(数据类型)
np.ones(shape, dtype=none, order='c') #数组中每个元素都为1
np.eye(n, m=none, k=0, dtype=float) #正对角线上的元素均为1,其他为0
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=true, retstep=false, dtype=none)
#等差数组,根据分割数num,来确定等差
np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=none) #等差数组,步长为等差
np.random.randint(low, high=none, size=none, dtype='l') #整数等差数组
np.random.randn(d0, d1, ..., dn) #从标准正态分布中返回一个或多个样本值
稍微列举一下,有问题欢迎提出,在讨论中产生更到的理解,互相学习
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Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值
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