原文:NumPy-快速处理数据--矩阵运算

本文摘自 用Python做科学计算 ,版权归原作者所有。 .NumPy 快速处理数据 ndarray对象 数组的创建和存取 .NumPy 快速处理数据 ndarray对象 多维数组的存取 结构体数组存取 内存对齐 Numpy内存结构 .NumPy 快速处理数据 ufunc运算 广播 ufunc方法 接下来介绍矩阵运算 Numpy默认不使用矩阵运算,如果希望对数组进行矩阵运算的话需要调用相应的函数 ...

2015-11-09 00:19 0 32720 推荐指数:

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NumPy-快速处理数据--ufunc运算--广播--ufunc方法

本文摘自《用Python做科学计算》,版权归原作者所有。 1. NumPy-快速处理数据--ndarray对象--数组的创建和存取 2. NumPy-快速处理数据--ndarray对象--多维数组的存取、结构体数组存取、内存对齐、Numpy内存结构 接下来介绍ufunc运算、广播、ufunc ...

Sun Nov 08 23:52:00 CST 2015 0 5293
NumPy-快速处理数据--ndarray对象--数组的创建和存取

本文摘自《用Python做科学计算》,版权归原作者所有。 NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力,而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了。可以直接按照书中写的下载 ...

Sun Nov 08 05:23:00 CST 2015 0 34374
NumPy-快速处理数据--ndarray对象--多维数组的存取、结构体数组存取、内存对齐、Numpy内存结构

本文摘自《用Python做科学计算》,版权归原作者所有。 上一篇讲到:NumPy-快速处理数据--ndarray对象--数组的创建和存取 接下来接着介绍多维数组的存取、结构体数组存取、内存对齐、Numpy内存结构 一、多维数组的存取 多维数组的存取和一维数组类似,因为多维数组有多个轴 ...

Sun Nov 08 09:33:00 CST 2015 0 9628
numpy-数据格式之 int 与 uint

概念 整型分为 有符号整型 和 无符号整型,其区别在于 无符号整型 可以存放的正数范围 比 有符号整型 大一倍,因为 有符号整型 将最高位存储符号,而 无符号整型 全部存储数字 比如16位系统中一个int能存储的数据的范围为 -32768~32767,而unsigned能存储 ...

Tue Aug 13 17:03:00 CST 2019 0 1930
numpy 矩阵运算

8.2 矩阵(Matrix)对象 Matrix类型继承于ndarray类型,因此含有ndarray的所有数据属性和方法。Matrix类型与ndarray类型有六个重要的不同点,当你当Matrix对象当arrays操作时,这些不同点会导致非预期的结果。 1)Matrix对象可以使用一个 ...

Wed Apr 15 06:06:00 CST 2015 0 2557
numpy-排序

numpy 有多种排序方法。 sort sort(self, axis=-1, kind='quicksort', order=None):排完序后改变原值  【只有这个方法改变原值】 示例 np.sort sort(a, axis ...

Tue Aug 20 22:26:00 CST 2019 0 457
numpy数组、向量、矩阵运算

可以来我的Github看原文,欢迎交流。 https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/numpy%E6%95%B0%E7%BB%84%E3%80%81%E5 ...

Wed Aug 23 03:02:00 CST 2017 0 4334
 
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