【摘要】
Python从入门到精通2–numpy总结文章目录
1.查看numpy版本2.创建十个全为0的一维数组3.修改数据类型为整数4.创建固定步长的数5.列表创建数组6.创建全是1的矩阵7.创建布尔类型的True8.创建等差数列9.创建等差数列10.创建3×3矩阵11.创建3×3矩阵12.将第五题的result修改为3×3矩阵13.对上一题生成的re…
Python从入门到精通2–numpy总结
文章目录
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- 1.查看numpy版本
- 2.创建十个全为0的一维数组
- 3.修改数据类型为整数
- 4.创建固定步长的数
- 5.列表创建数组
- 6.创建全是1的矩阵
- 7.创建布尔类型的True
- 8.创建等差数列
- 9.创建等差数列
- 10.创建3×3矩阵
- 11.创建3×3矩阵
- 12.将第五题的result修改为3×3矩阵
- 13.对上一题生成的result取转置
- 14.查看数据类型
- 15.查看内存占用
- 16.将数据类型修改为float
- 17.提取第三行第三列的元素
- 18.将第三行第三列的元素放大十倍
- 19.提取result中的所有偶数
- 20.将result中所有奇数修改为666
- 21.创建主对角线都是5的5×5矩阵
- 22.交换第一列与第二列
- 23.交换第一行与第二行
- 24.判断两个矩阵是否有任何元素不同(使用22,23两题得到的矩阵)
- 25.计算两个矩阵不同元素的个数(使用22,23两题得到的矩阵)
- 26.找到两个矩阵不同元素的位置(使用22,23两题得到的矩阵)
- 27.矩阵乘法(使用22,23两题得到的矩阵)
- 28.矩阵对应元素相乘(使用22,23两题得到的矩阵)
- 29.计算行列式(使用21题生成的矩阵)
- 30.矩阵求逆(使用21题生成的矩阵)
- 31.将22与23题生成的np.array对象修改为np.matrix对象
- 32.计算上一题生成的两个np.matrix格式矩阵的对应元素乘积（对比异同）
- 33.对31题生成的两个np.matrix格式矩阵做矩阵乘法（对比异同）
- 34.将两个矩阵按照行拼接
- 35.将两个矩阵按照列拼接
- 36.思考下面代码运行后new的结果
- 37.找到new中大于1的元素的位置
- 38.将new中大于1的元素修改为9
- 39.对new按列求和
- 40.对new按行求和
- 41 生成指定格式数据
- 42 找到每列的最大值
- 43 找到每行的最小值
- 44 提取data每个元素的出现次数
- 45 获取data每行元素的大小排名
- 46 将数组按行重复一次
- 47 去除数组的重复行
- 48 不放回抽样
- 49 提取data第二行中不含第三行的元素的元素
- 50 判断data是否有空行
- 51 将每行升序排列
- 52 将data的数据格式修改为float
- 53 将小于5的元素修改为nan
- 54 删除data1含有nan的行
- 55 找出data1第一行出现频率最高的值
- 56 找到data1中与100最接近的数字
- 57 data1每一行的元素减去每一行的平均值
- 58 将data1归一化至区间[0,1]
- 59 将data1标准化
- 60 将data1存储至本地
- 61.如何获得两个数组之间的相同元素
- 62.如何从一个数组中删除另一个数组存在的元素
- 63.如何修改一个数组为只读模式
- 64.如何将list转为numpy数组
- 65.如何将pd.DataFrame转为numpy数组
- 66.如何使用numpy进行描述性统计分析
- 67.如何使用numpy进行概率抽样
- 68.如何创建副本
- 69.如何对数组切片
- 70.如何使用NumPy操作字符串
- 71.如何对数据向上/下取整
- 72.如何取消默认科学计数显示数据
- 73.如何使用NumPy对二维数组逆序
- 74.如何使用NumPy根据位置查找元素
- 75.如何使用numpy求余数
- 76.如何使用NumPy进行矩阵SVD分解
- 77.如何使用NumPy多条件筛选数据
- 78.如何使用NumPy对数组分类
- 79如何使用NumPy压缩矩阵
- 80.如何使用numpy求解线性方程组
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THE END
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这家伙很懒，什么都没有写...
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