num py 教程
Python NumPy 是一个通用的数组处理包，提供了处理 n 维数组的工具。它提供各种计算工具，如综合数学函数、线性代数例程。NumPy 既提供了 Python 的灵活性，又提供了优化良好的编译 C 代码的速度。它易于使用的语法使得它对于任何背景的程序员来说都是高度可访问和高效的。
本 NumPy 教程帮助您从基础到高级学习 NumPy 的基础知识，例如 NumPy 数组上的操作、使用 NumPy 庞大数据集的矩阵——程序和项目。
介绍
- Numpy 介绍
- Python NumPy
- Python 中的 NumPy 数组
- NumPy 阵列基础知识
- Python 列表 VS Numpy 数组
- num py–ndaarray
- NumPy Python 中的数据类型对象(数据类型)
创建数字数组
- Numpy–阵列创建
- 担保方法
- 归零法
- 创建一个充满所有 1 的 Numpy 数组
- 林空间法
- 眼法
- 数值网格函数
- 创建一维 NumPy 数组
- 如何创建空的和满的 NumPy 数组？
- 创建一个全零的 Numpy 数组
- 创建一个充满所有 1 的 Numpy 数组
- 如何用 NumPy 生成二维高斯阵列？
- 如何使用 NumPy 在 Python 中创建矢量
- 从单个记录列表中创建记录数组
数字阵列操作
- 在 NumPy 数组中复制和查看
- 如何将 NumPy 数组复制到另一个数组中？
- 在 NumPy 数组末尾追加值
- 如何交换给定 NumPy 数组的列？
- 在 NumPy 数组中插入一个新轴
- 水平堆叠 NumPy 数组的序列
- 垂直堆叠 NumPy 阵列的序列
- 加入 NumPy 阵列
- 结合一维和二维 NumPy 阵列
- 连接两个数组–NP . ma . Concatenate()
- 按索引组合数组索引
- 在 NumPy 中拆分数组
- 比较两个 NumPy 阵列
- 求两个 NumPy 数组的并集
- 在 NumPy 数组中查找唯一的行
- 从数组中获取唯一值
- 修剪一维数组的前导零和/或尾随零
NumPy 中的矩阵
- Python 中的矩阵操作
- numpy 矩阵运算|空()函数
- numpy 矩阵运算|零()函数
- numpy 矩阵运算| ones()函数
- numpy 矩阵运算| eye()功能
- numpy 矩阵运算|恒等式()函数
- Python 中的加减矩阵
- NumPy 中的矩阵乘法
- 两个数组的点积
- NumPy |向量乘法
- Python 中如何计算两个向量的点积？
- 使用 Python 中的 Numpy 进行单行两个矩阵的乘法
- 获取矩阵的特征值
- 使用 NumPy 计算矩阵的行列式
- 求矩阵的转置
- 求一个矩阵的方差
- 使用 NumPy 计算矩阵的逆矩阵
NumPy 数组上的操作
重塑数字阵列
- 数码子数组
- 调整给定矩阵的形状
- 重塑给定矩阵的形状
- 获取 NumPy 数组的形状
- 更改 NumPy 数组的尺寸
- 原地改变阵列的形状和大小
- 使用 NumPy 展平 Python 中的矩阵
- 展平矩阵–矩阵.移动()
- 将数组的轴移动到新位置
- 交换一个数组的两个轴
- 将轴交换成矩阵
- 将一个阵列垂直拆分成多个子阵列
- 将一个阵列水平分割成多个子阵列
- 在不改变数据的情况下，给被屏蔽的数组一个新的形状
- 挤压矩阵的大小
索引数字数组
- NumPy Python 中的基本切片和高级索引
- 沿所述轴获取阵列的选定切片
- 在 Python Numpy 中沿多维数组访问数据
- 如何访问多维 NumPy 数组的不同行？
- 获取(n，m)数组下三角的索引
NumPy 数组上的算术运算
- 用 NumPy 阵列广播
- 变量的估计
- Python:Numpy 数组上的操作
- 如何使用 NumPy 求和函数？
- 按元素划分 NumPy 数组
- 计算两个数组的内积
- 使用 NumPy 的绝对偏差和绝对平均偏差
- 求矩阵的标准差
- 计算 NumPy 阵列的 GCD
数字阵列中的线性代数
数字和随机数据
- numpy | ranf()函数中的随机采样
- numpy | Random()函数中的随机采样
- numpy | Random _ sample()函数中的随机采样
- numpy | sample()函数中的随机采样
- numpy | Random _ integers()函数中的随机采样
- numpy | randint()函数中的随机采样
- 从 NumPy–random . choice()中获取随机元素
- 如何使用 NumPy 从不同概率的列表中选择元素？
- 如何在 Python 中得到加权随机选择？
- 如何得到不同整数值的随机定位？
- 获取几何分布的随机元素
- 获取排列序列的随机样本
NumPy 数组中的排序和搜索
- 在 NumPy 数组中搜索
- 如何对 Numpy 数组进行排序
- Numpy–排序、搜索和计数
- Python 中不同排序技术的变化
- 排序复杂数组
- 获取屏蔽数组的最小值
- 对矩阵中的值进行排序
- 对给定矩阵中具有一个或多个维度的元素进行排序
通用函数
使用图像
使用 NumPy 的项目和应用程序
- 使用 numpy 打印 nxn 的棋盘图案
- 使用 NumPy 从头开始实现神经网络
- 用 Python 分析二手车售价
