不同的數(shù)組對(duì)象可以共享相同的數(shù)據(jù)，`view`方法創(chuàng)建一個(gè)查看相同數(shù)據(jù)的新數(shù)組對(duì)象。 ``` >>> c = a.view() >>> c is a False >>> c.base is a # c is a view of the data owned by a True >>> c.flags.owndata False >>> >...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-zrfx3kin.html`copy`方法制作完整數(shù)組的副本及其數(shù)據(jù)。 ``` >>> d = a.copy() # a new array object with new data is created >>> d is a False >>> d.base is a # d doesn't share anything with a False >>> d[0, 0] = 9999 >>> a array([[ 0, 10, 10, 3], ...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-staj3kio.html數(shù)組的形狀由沿每個(gè)軸的元素?cái)?shù)量決定： ``` >>> a = np.floor(10 * rg.random((3, 4))) >>> a array([[3., 7., 3., 4.], [1., 4., 2., 2.], [7., 2., 4., 9.]]) >>> a.shape (3, 4) ``` 可以使用各種命令更改數(shù)組的形狀。注意以下三個(gè)命令都返回...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-owp83kih.html**NumPy** 是 **Python** 科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包。它是一個(gè) **Python** 庫，提供了一個(gè)多維數(shù)組對(duì)象、各種派生對(duì)象（例如掩碼數(shù)組和矩陣），以及用于對(duì)數(shù)組進(jìn)行快速操作的各種例程，包括**數(shù)學(xué)**、**邏輯**、**形狀操作**、**排序**、**選...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-pxyi3ki3.html`ix_`函數(shù)可用于組合不同的向量以獲得每個(gè) n-uplet 的結(jié)果。例如，如果要計(jì)算從向量 a、b 和 c 中的每一個(gè)中提取的所有三元組的所有 a+b*c： ``` >>> a = np.array([2, 3, 4, 5]) >>> b = np.array([8, 5, 4]) >>> c = np.array([5, 4, 6,...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-l5mc3kiu.html### 數(shù)組創(chuàng)建 有幾種方法可以創(chuàng)建數(shù)組。 例如，可以使用`array`函數(shù)從常規(guī) Python 列表或元組創(chuàng)建數(shù)組。結(jié)果數(shù)組的類型是從序列中元素的類型推導(dǎo)出來的。 ``` >>> import numpy as np >>> a = np.array([2, 3, 4]) >>> a array([...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-5ilv3kib.html多個(gè)數(shù)組可以沿不同的軸堆疊在一起： ``` >>> a = np.floor(10 * rg.random((2, 2))) >>> a array([[9., 7.], [5., 2.]]) >>> b = np.floor(10 * rg.random((2, 2))) >>> b array([[1., 9.], [5., 1.]]) >>> np.vstack((a, b)) array([[9., 7.], [5., 2.], ...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-5zir3kii.html我們知道 Pandas 是在 NumPy 的基礎(chǔ)構(gòu)建而來，因此，熟悉 NumPy 可以更加有效的幫助我們使用 Pandas。 NumPy 主要用 C語言編寫，因此，在計(jì)算還和處理一維或多維數(shù)組方面，它要比 Python 數(shù)組快得多。關(guān)于 NumPy 的學(xué)習(xí)，可以參考《Pyth...
http://o2fo.com/pandas/pandas-numpy.html當(dāng)我們使用（整數(shù)）索引數(shù)組索引數(shù)組時(shí)，我們提供了要選擇的索引列表。對(duì)于布爾索引，方法是不同的；我們明確地選擇數(shù)組中的哪些項(xiàng)是我們想要的，哪些是我們不想要的。 對(duì)于布爾索引，人們可以想到的最自然的方法是...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-rmp63kit.html一維數(shù)組可以被索引、切片和迭代，就像**列表**和其他**Python 序列**一樣。 ``` >>> a = np.arange(10)**3 >>> a array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]) >>> a[2] 8 >>> a[2:5] array([ 8, 27, 64]) >>> # equivalent to ...
http://o2fo.com/numpy_ln/numpy_ln-s5uk3kif.html抱歉，暫時(shí)沒有相關(guān)的微課
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