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  【Python入門知識】NumPy 數(shù)組搜索，案例+理論講解

  前言 嗨嘍~大家好呀，這里是魔王吶 ? ~! 搜索數(shù)組 可以在數(shù)組中搜索（檢索）某個值，然后返回獲得匹配的索引。 要搜索數(shù)組，請使用 where() 方法。 實例 查找值為 4 的索引： 運行實例 更多python資料、源碼、教程: 點擊此處跳轉文末名片獲取 上例會返回一個元組：(array([

  2024年02月03日

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  【Python 零基礎入門】Numpy 常用函數(shù) 通用函數(shù) & 保存加載

  Numpy (Numerical Python) 是 Python 編程語言的一個擴展程序庫, 支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算, 并提供了大量的數(shù)學函數(shù)庫. Numpy 利用了多線程數(shù)組來存儲和處理大型數(shù)據(jù)集, 從而提供了一個高效的方式來進行數(shù)值計算, 特別是對于矩陣預算和線性代數(shù). 通用函數(shù) (Ufuncs) 是 numpy 的核

  2024年02月05日

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• NumPy常用方法（25個，含示例）

  NumPy是Python中最流行的用于科學計算和數(shù)據(jù)分析的庫之一。下面是常用的50個NumPy方法和函數(shù)，每個方法都有一個簡單的示例： numpy.zeros ：創(chuàng)建一個指定形狀的全零數(shù)組。 numpy.ones ：創(chuàng)建一個指定形狀的全1數(shù)組。 numpy.empty ：創(chuàng)建一個指定形狀的空數(shù)組。 numpy.arange ：創(chuàng)建一個

  2024年02月10日

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  【深度學習】 Python 和 NumPy 系列教程（三）：Python容器：1、列表List詳解（初始化、索引、切片、更新、刪除、常用函數(shù)、拆包、遍歷）

  目錄 一、前言 二、實驗環(huán)境 三、Python容器（Containers） 0、容器介紹 1、列表（List） 1. 初始化 a. 創(chuàng)建空列表 b. 使用現(xiàn)有元素初始化列表 c. 使用列表生成式 d. 復制列表 2. 索引和切片 a. 索引 b. 負數(shù)索引 c. 切片 3. 常用操作（更新、刪除） a. 更新單個元素 b. 更新切片 c. 刪除單

  2024年02月09日

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  深入探索NumPy：科學計算利器的常用函數(shù)大全【第86篇—NumPy常用函數(shù)大全】

  在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域，NumPy（Numerical Python）模塊是Python中最常用的科學計算庫之一。它提供了豐富的功能，包括數(shù)組操作、數(shù)學函數(shù)、統(tǒng)計方法等，為數(shù)據(jù)處理和分析提供了強大的工具。本文將重點介紹NumPy模塊中常用的函數(shù)，涵蓋字符串處理、數(shù)學運算、算術操作、

  2024年02月20日

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• Numpy常用函數(shù)匯總

  本文使用的是Jupyter notebook，因此僅在開頭引入了Numpy，后續(xù)沒有引入，如果在其他編譯器中運行的話請確保引入了numpy 默認情況下創(chuàng)建的類型為float64類型 如果希望在創(chuàng)建Numpy矩陣時候強制規(guī)定一種類型，那么我們可以使用以下代碼 創(chuàng)建的是三行四列的矩陣并且其數(shù)據(jù)類型是

  2023年04月20日

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  NumPy 秘籍中文第二版：三、掌握常用函數(shù)

  原文：NumPy Cookbook - Second Edition 協(xié)議：CC BY-NC-SA 4.0 譯者：飛龍 在本章中，我們將介紹許多常用函數(shù)： sqrt() ， log() ， arange() ， astype() 和 sum() ceil() ， modf() ， where() ， ravel() 和 take() sort() 和 outer() diff() ， sign() 和 eig() histogram() 和 polyfit() compress() 和 randint() 我們將在以下秘籍

  2023年04月17日

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  【解決報錯&原因分析】畫圖plt.contourf(X,Y,Z)報錯TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray‘（含詳細示例講解）

  今天簡化畫圖代碼的時候發(fā)現(xiàn)了很奇怪的報錯現(xiàn)象，經過一系列嘗試找到了根源，希望幫助后來人， 主要問題出現(xiàn)在如下語句中 （為了體現(xiàn)問題、方便比對，特意在這改變了x為xx，如果你不想看這冗長的示例， 可以直接按照下文 紅字 的方法修改 ） 經過多次嘗試，發(fā)現(xiàn)這是

  2024年02月17日

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  Numpy 學習之矩陣、函數(shù)、二元運算及數(shù)組讀寫，差點掛在了美團三面

  sinc1 = np.vectorize(sinc) print(‘向量化：’, sinc1(x)) x = np.linspace(-10, 10, 50) plt.plot(x, sinc1(x)) plt.show() 二元運算 四則運算對應函數(shù) | 運算符 | 對應函數(shù) | | :-: | :-: | | a + b | add(a, b) | | a - b | subtract(a, b) | | a * b | multiply(a, b) | | a / b | divide(a, b) | | a ** b | power(a, b) | | a % b | remainder(a,b) | 比

  2024年04月15日

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  【Python Numpy】廣播、數(shù)組的迭代

  在Python的科學計算領域，NumPy是一個強大的工具，它提供了用于操作多維數(shù)組的功能。廣播（Broadcasting）是NumPy中的一個重要概念，它使得不同形狀的數(shù)組之間的計算變得非常靈活和便捷。本文將介紹廣播是什么，以及如何在NumPy中使用廣播來進行數(shù)組計算。 在Python的科學計算

  2024年02月06日

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