<sup id="m40ya"></sup>
  • 
    
  • <kbd id="m40ya"></kbd>
    <samp id="m40ya"></samp>
    <ul id="m40ya"></ul>
  • 更多精彩內容,歡迎關注:

    視頻號
    視頻號

    抖音
    抖音

    快手
    快手

    微博
    微博

    python numpy教程

    文檔

    python numpy教程

    python numpy教程:NumPy是一個Python包,它代表 “Numeric Python”,使用NumPy,開發人員可以執行以下操作:數組的算數和邏輯運算;傅立葉變換和用于圖形操作的例程,與線性代數有關的操作;NumPy擁有線性代數和隨機數生成的內置函數。
    推薦度:
    導讀python numpy教程:NumPy是一個Python包,它代表 “Numeric Python”,使用NumPy,開發人員可以執行以下操作:數組的算數和邏輯運算;傅立葉變換和用于圖形操作的例程,與線性代數有關的操作;NumPy擁有線性代數和隨機數生成的內置函數。

    python numpy教程,一起來看看吧:

    NumPy是一個Python包,它代表“Numeric Python”,它是一個由多維數組對象和用于處理數組的例程集合組成的庫。Numeric,即NumPy的前身,是由Jim Hugunin開發的。2005年,Travis Oliphant通過將Numarray的功能集成到Numeric包中來創建NumPy包,這個開源項目有很多貢獻者。

    NumPy 操作

    使用NumPy,開發人員可以執行以下操作:

    數組的算數和邏輯運算。

    傅立葉變換和用于圖形操作的例程。

    與線性代數有關的操作。 NumPy 擁有線性代數和隨機數生成的內置函數。

    NumPy – MatLab 的替代之一

    NumPy 通常與 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(繪圖庫)一起使用。 這種組合廣泛用于替代 MatLab,是一個流行的技術計算平臺。 但是,Python 作為 MatLab 的替代方案,現在被視為一種更加現代和完整的編程語言。

    NumPy 是開源的,這是它的一個額外的優勢。

    NumPy - Ndarray 對象

    NumPy 中定義的最重要的對象是稱為 ndarray 的 N 維數組類型。 它描述相同類型的元素集合。 可以使用基于零的索引訪問集合中的項目。

    ndarray中的每個元素在內存中使用相同大小的塊。 ndarray中的每個元素是數據類型對象的對象(稱為 dtype)。

    從ndarray對象提取的任何元素(通過切片)由一個數組標量類型的 Python 對象表示。 下圖顯示了ndarray,數據類型對象(dtype)和數組標量類型之間的關系。

    Ndarray

    ndarray類的實例可以通過本教程后面描述的不同的數組創建例程來構造。 基本的ndarray是使用 NumPy 中的數組函數創建的,如下所示:

    numpy.array

    它從任何暴露數組接口的對象,或從返回數組的任何方法創建一個ndarray。

    numpy.array(object,?dtype?=?None,?copy?=?True,?order?=?None,?subok?=?False,?ndmin?=?0)

    示例1:

    import?numpy?as?np?
    a?=?np.array([1,2,3])??
    print?a

    輸出如下:

    [1,?2,?3]

    示例2:

    #?多于一個維度??
    import?numpy?as?np?
    a?=?np.array([[1,??2],??[3,??4]])??
    print?a

    輸出如下:

    [[1,?2]?
    ?[3,?4]]

    示例3:

    #?最小維度??
    import?numpy?as?np?
    a?=?np.array([1,??2,??3,4,5],?ndmin?=??2)??
    print?a

    輸出如下:

    [[1,?2,?3,?4,?5]]

    示例4:

    #?dtype?參數??
    import?numpy?as?np?
    a?=?np.array([1,??2,??3],?dtype?=?complex)??
    print?a

    輸出如下:

    [?1.+0.j,??2.+0.j,??3.+0.j]

    以上就是小編今天的分享,希望可以幫助到大家。

    文檔

    python numpy教程

    python numpy教程:NumPy是一個Python包,它代表 “Numeric Python”,使用NumPy,開發人員可以執行以下操作:數組的算數和邏輯運算;傅立葉變換和用于圖形操作的例程,與線性代數有關的操作;NumPy擁有線性代數和隨機數生成的內置函數。
    推薦度:
    為你推薦
    資訊專欄
    熱門視頻
    相關推薦
    opencv安裝教程python js獲取隨機數 ubuntu卸載mysql cad的基本命令 python中sorted函數的用法 mysql time類型 js class類 python中strip函數的用法 getclass方法 python中find函數的用法 java反射獲取屬性值 vue 調用子組件方法 python的range函數用法 js set去重 vue使用jquery python skimage armoury crate打不開 java process deque java linux 格式化u盤 js獲取日期 python tkinter教程 java reentrantlock c語言struct用法 字符轉換成ascii碼 js date加一天 vue動態綁定style spring boot mysql配置 python 排序算法 python字典按值的大小排序 python 列表添加 python讀取json并解析 debug error怎么解決 python延時函數 python構造函數 python string函數 python類的繼承 python遞歸函數 python內置函數 python判斷字符串相等
    Top 亚洲国产精品一区第二页| 国产suv精品一区二区6| 国产一区二区精品尤物| 亚洲AV无码成人精品区日韩| 久久久亚洲精品国产| 国产成人精品一区二区三区| 国产乱子精品免费视观看片| 国产AV国片精品| 国产高清在线精品一本大道| 四虎影视成人精品| 亚洲国产精品成人久久久| 中文字幕日韩精品在线| 国产精品亚洲专区无码不卡| 精品国产一区二区三区久久久狼| 精品国产福利久久久| 国产精品内射久久久久欢欢| 国产精品麻豆成人AV网| 91精品在线国产| 久久久久亚洲精品影视| 一本久久a久久精品vr综合| 日韩精品电影一区亚洲| WWW国产亚洲精品久久麻豆| 亚洲制服丝袜精品久久| 久久99视频精品| 亚洲精品无码永久中文字幕| 国产精品无码久久久久| 青青草99热这里都是精品| 国产精品麻花传媒二三区别| 2021久久国自产拍精品| 真实国产乱子伦精品免费| 久久国产精品国产精品| 国产精品99精品久久免费| 国产自偷亚洲精品页65页| 国产精品户外野外| 伊人久久精品影院| 色婷婷噜噜久久国产精品12p| 国产精品亚洲五月天高清| 国产精品电影久久久久电影网| 国产在线拍揄自揄视精品| 无码精品一区二区三区| 欧美精品久久久久a片一二三区 |