#####################################################numpy数组 import numpy as np a=np.array(v) a type(a) a[1] a[:1] a[:2] a.sum()#求和 a.std()#求方差 a.cumsum()#累计求和 a a*2#单个元素乘以2 a**2#单个元素平方 np.sqrt(a)#对每个元素开平方 b=np.array([a,a*2])#创建二维数组 b type(b) b[0,2]#选取数据 b[1,2] b.sum()#求和 b[0].sum()#求和 b b.sum(axis=0)#每列相加 b.sum(axis=1)#每行相加 c=np.zeros((2,3,4),dtype='i',order='c') c
numpy学习笔记1---python学习笔记32
2023-02-08
98
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
numpy学习笔记1---python学习笔记32
目录
相关文章
|
2月前
|
网络协议
Java
Linux
PyAV学习笔记(一)：PyAV简介、安装、基础操作、python获取RTSP(海康)的各种时间戳(rtp、dts、pts)
本文介绍了PyAV库，它是FFmpeg的Python绑定，提供了底层库的全部功能和控制。文章详细讲解了PyAV的安装过程，包括在Windows、Linux和ARM平台上的安装步骤，以及安装中可能遇到的错误和解决方法。此外，还解释了时间戳的概念，包括RTP、NTP、PTS和DTS，并提供了Python代码示例，展示如何获取RTSP流中的各种时间戳。最后，文章还提供了一些附录，包括Python通过NTP同步获取时间的方法和使用PyAV访问网络视频流的技巧。
466
4
4
|
2月前
|
Python
|
2月前
|
Python
Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输
使用Python的socket库实现客户端到服务器端的图片传输，包括客户端和服务器端的代码实现，以及传输结果的展示。
173
3
3
|
2月前
|
JSON
数据格式
Python
Socket学习笔记(一):python通过socket实现客户端到服务器端的文件传输
本文介绍了如何使用Python的socket模块实现客户端到服务器端的文件传输，包括客户端发送文件信息和内容，服务器端接收并保存文件的完整过程。
184
1
1
|
1月前
|
存储
数据处理
Python
Python科学计算：NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域，Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石，提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象（ndarray），支持高效的大型数据集操作；SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy，可以显著提升数据处理和分析的效率，使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
51
3
3
|
2月前
|
索引
Python
Numpy学习笔记(三)：np.where和np.logical_and/or/not详解
NumPy库中`np.where`和逻辑运算函数`np.logical_and`、`np.logical_or`、`np.logical_not`的使用方法和示例。
193
1
1
|
1月前
|
存储
机器学习/深度学习
算法
Python科学计算：NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第26天】NumPy和SciPy是Python科学计算领域的两大核心库。NumPy提供高效的多维数组对象和丰富的数学函数，而SciPy则在此基础上提供了更多高级的科学计算功能，如数值积分、优化和统计等。两者结合使Python在科学计算中具有极高的效率和广泛的应用。
70
2
2
|
2月前
|
关系型数据库
MySQL
数据库
|
2月前
|
Ubuntu
Linux
Python
Ubuntu学习笔记(六):ubuntu切换Anaconda和系统自带Python
本文介绍了在Ubuntu系统中切换Anaconda和系统自带Python的方法。方法1涉及编辑~/.bashrc和/etc/profile文件，更新Anaconda的路径。方法2提供了详细的步骤指导，帮助用户在Anaconda和系统自带Python之间进行切换。
124
1
1
|
2月前
|
Python
热门文章
最新文章
1
PIL图像转换为Numpy数组：技术与案例详解
2
使用Python实现智能食品库存管理的深度学习模型
3
Python实现常用办公文件格式转换
4
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
5
pyenv 管理多个 Python 版本(1)
6
Python编程数据结构的深入理解
7
Python的标准库
8
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
9
使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型
10
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
1
Python学习的自我理解和想法（10）
30
2
探索企业文件管理软件：Python中的哈希表算法应用
24
3
文件管理系统中基于 Python 语言的二叉树查找算法探秘
34
4
分布式Python计算服务MaxFrame使用心得
27
5
[python 技巧] 快速掌握Streamlit: python快速原型开发工具
95
6
如何在vim里直接运行python程序
15
7
10个必备Python调试技巧：从pdb到单元测试的开发效率提升指南
49
8
探索局域网电脑监控软件：Python算法与数据结构的巧妙结合
43
9
Python列表
29
10
云产品评测：MaxFrame — 分布式Python计算服务的最佳实践与体验
32