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NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
导入库，创建数组
import numpy as np
a = np.arraya = np.array([0, 1, 2, 3, 4] ) #使用array函数
a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24, 25],
[26, 27, 28 ,29, 30],
[31, 32, 33, 34, 35]]) #创建多维数组
a=np.zeros((2, 3)) #创建两行三列的0填充的矩阵，ones(shape)则是创建1填充的，np.full((m,n)8) m行n列的全部是8的参数
a=np.linspace(1., 4., 6) #创建1到4之间，共6个元素的等值间距的数组
a=np.arange(起，止，步长) #创建 从起到至，按步长排列的数组
a= np.indices((3,3)) #创建一个堆叠的更高维度的数组
a=np.mat() #创建矩阵，array只能从列表中生成，而mat可以从字符串或者列表中生成，比如mat（"1,2;3,4"）,而array（[1,2,3,4]），mat是矩阵、array是数组（假矩阵）
基本操作符
np中矩阵之间加减乘除是对应元素的+、-、*、/， 【注】一个数组加一个整数，则是对该数组每个元素加该整数，这个过程成为数组的广播，如果阶数不同则是每行与每行对应相乘。
mat的矩阵若是使用*则是矩阵相乘，而非对应元素相乘
其他的计算函数：
- multiply(),数组或矩阵对应位置相乘
- dot()函数，a.dot(b)表示ab矩阵相乘，数学上的相乘。
- sum() #求和，可使用axis限定方向，0为纵向，1为横向。[[...],[...],[...]]这样横着放求得时候他也会默认为二维方阵，最后结果是[...]
- min() #找出最小的元素
- max() #找出最大的元素
- mean() #返回均值
- std() #返回标准方差
- var() #返回方差
- cumprod() #原数组该位置的前几项元素乘 （累乘数组），可以使用axis指定方向，0表示纵向，1表示横向，默认横向
- cumsum() #原数组该位置的前几项元素和 （累加数组）
- ptp() #返回最大值减去最小值
np的索引和切片
import numpy as np data = np.arange(12).reshape((3, 4)) print(data) ##对数组元素进行索引和切片 # 1. 取第一行的数据 print(data[0]) # 2. 取第一列的数据 print(data.T[0]) print(data[:, 1]) #3. 获取多行 print(data[:2]) # 4. 获取多行列 print(data.T[:2]) print(data[:, :2]) # 5. 获取指定行的前几列; print(data) print(data[[0,2], :2]) print(data[:2, [0,2]])
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
标签：
python,Numpy,操作
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？