NumPy冷知识66个

NumPy冷知识66个

  1. 多维切片:

    • NumPy支持多维切片,可以通过指定多个索引来提取多维数组的子集。
  2. 复杂数支持:

    • NumPy可以处理复数,提供了复数的基本运算和函数。
  3. 比特运算:

    • NumPy支持比特运算,如与、或、异或等。
  4. 数据存储格式:

    • NumPy可以将数组存储为二进制文件(.npy格式)或文本文件(.txt格式)。
  5. 矩阵类:

    • 除了ndarray,NumPy还提供了matrix类,专门用于矩阵运算。
  6. 生成器函数:

    • NumPy提供了一些生成器函数,如arangelinspacelogspace等,用于生成特定范围和间隔的数组。
  7. 广播对象:

    • NumPy的broadcast对象可以模拟广播过程,用于调试和理解广播规则。
  8. 数组拼接:

    • NumPy支持数组的拼接操作,如concatenatestackhstackvstack等。
  9. 数组拆分:

    • NumPy支持数组的拆分操作,如splithsplitvsplit等。
  10. 元素级运算:

    • NumPy的ufuncs支持元素级运算,如加、减、乘、除、指数、对数等。
  11. 聚合函数:

    • NumPy提供了许多聚合函数,如summeanstdvarminmax等。
  12. 条件选择:

    • NumPy的where函数可以根据条件选择数组中的元素。
  13. 排序和搜索:

    • NumPy提供了排序和搜索函数,如sortargsortsearchsorted等。
  14. 唯一值:

    • NumPy的unique函数可以找出数组中的唯一值,并返回排序后的结果。
  15. 集合操作:

    • NumPy支持集合操作,如intersect1dunion1dsetdiff1dsetxor1d等。
  16. 字符串操作:

    • NumPy提供了一些字符串操作函数,如char.addchar.multiplychar.center等。
  17. 读取文本数据:

    • NumPy的genfromtxtloadtxt函数可以从文本文件中读取数据。
  18. 随机数种子:

    • NumPy的随机数生成器可以通过设置种子来确保结果的可重复性。
  19. 广播到目标形状:

    • NumPy的broadcast_to函数可以将数组广播到指定的形状。
  20. 填充数组:

    • NumPy的pad函数可以对数组进行填充操作,如在边界添加零、常数、边缘值等。
  21. 裁剪数组:

    • NumPy的clip函数可以将数组中的值限制在指定范围内。
  22. 数组重排序:

    • NumPy的rollflip函数可以对数组进行循环移动和翻转操作。
  23. 扩展数组维度:

    • NumPy的newaxis对象可以在数组中添加新的维度。
  24. 数组扁平化:

    • NumPy的ravel函数可以将多维数组展平为一维数组。
  25. 构造对角矩阵:

    • NumPy的diag函数可以从数组中提取对角线或构造对角矩阵。
  26. 复合数据类型:

    • NumPy支持复合数据类型,可以在同一个数组中存储不同类型的数据。
  27. 时间序列处理:

    • NumPy提供了一些函数用于时间序列处理,如busday_offsetbusday_count等。
  28. 矩阵运算:

    • NumPy的dotmatmul函数可以进行矩阵乘法运算。
  29. 逐元素函数:

    • NumPy提供了许多逐元素函数,如sincosexpsqrt等。
  30. 结构化数组:

    • NumPy的结构化数组允许使用字段名访问数组中的数据。
  31. 内存映射文件:

    • NumPy的memmap类可以创建内存映射数组,以处理超出内存容量的大规模数据。
  32. 逻辑运算:

    • NumPy支持逻辑运算,如logical_andlogical_orlogical_not等。
  33. 按位操作:

    • NumPy支持按位操作,如bitwise_andbitwise_orbitwise_xor等。
  34. 比较运算:

    • NumPy支持比较运算,如greaterlessequalnot_equal等。
  35. 数据压缩:

    • NumPy的packbitsunpackbits函数可以进行位级别的数据压缩和解压。
  36. 多维直方图:

    • NumPy的histogramdd函数可以计算多维数据的直方图。
  37. 多项式运算:

    • NumPy的poly1d类可以进行多项式运算和拟合。
  38. 随机抽样:

    • NumPy的choice函数可以从数组中随机抽样。
  39. 数组复制:

    • NumPy的copy函数可以创建数组的副本。
  40. 数组转换:

    • NumPy的asarray函数可以将输入转换为数组。
  41. 数组连接:

    • NumPy的concatenatestackhstackvstack等函数可以连接多个数组。
  42. 数组拆分:

    • NumPy的splithsplitvsplit等函数可以将数组拆分为多个子数组。
  43. 数组填充:

    • NumPy的fulloneszeros函数可以创建指定形状和内容的数组。
  44. 生成等差数列:

    • NumPy的arangelinspace函数可以生成等差数列。
  45. 生成等比数列:

    • NumPy的logspace函数可以生成等比数列。
  46. 随机数生成:

    • NumPy的random模块提供了丰富的随机数生成函数,如randrandnrandint等。
  47. 数组转换:

    • NumPy的astype函数可以转换数组的数据类型。
  48. 数组形状修改:

    • NumPy的reshaperesize函数可以修改数组的形状。
  49. 数组转置:

    • NumPy的transposeswapaxes函数可以转置数组。
  50. 数组排序:

    • NumPy的sortargsortlexsort函数可以对数组进行排序。
  51. 数组去重:

    • NumPy的unique函数可以去除数组中的重复元素。
  52. 数组统计:

    • NumPy的summeanstdvarminmax等函数可以进行数组的统计分析。
  53. 数组比较:

    • NumPy的allanywhere函数可以进行数组的比较运算。
  54. 数组运算:

    • NumPy的addsubtractmultiplydivide等函数可以进行数组的基本运算。
  55. 数组累积:

    • NumPy的cumsumcumprod函数可以计算数组的累积和和累积积。
  56. 数组裁剪:

    • NumPy的clip函数可以裁剪数组的元素,使其在指定范围内。
  57. 数组填充:

    • NumPy的pad函数可以在数组的边界填充指定值。
  58. 数组滚动:

    • NumPy的roll函数可以滚动数组的元素。
  59. 数组翻转:

    • NumPy的flip函数可以翻转数组的元素顺序。
  60. 数组扩展:

    • NumPy的expand_dims函数可以扩展数组的维度。
  61. 数组压缩:

    • NumPy的squeeze函数可以压缩数组的单维度。
  62. 数组广播:

    • NumPy的broadcast对象可以进行数组的广播操作。
  63. 数组迭代:

    • NumPy的nditer对象可以高效地迭代数组的元素。
  64. 数组连接:

    • NumPy的concatenatestackhstackvstack等函数可以连接多个数组。
  65. 数组拆分:

    • NumPy的splithsplitvsplit等函数可以将数组拆分为多个子数组。
  66. 数组填充:

    • NumPy的fulloneszeros函数可以创建指定形状和内容的数组。

相关推荐

  1. NumPy知识66

    2024-07-23 03:18:01       15 阅读
  2. python 66 知识 0716

    2024-07-23 03:18:01       16 阅读
  3. 记录.偏僻知识

    2024-07-23 03:18:01       27 阅读
  4. Windows知识:最小化远程桌面与ffmpeg

    2024-07-23 03:18:01       64 阅读
  5. Spring 知识:利用 @Profile 实现 AOP 的预先配置

    2024-07-23 03:18:01       29 阅读
  6. numpy

    2024-07-23 03:18:01       31 阅读
  7. <span style='color:red;'>Numpy</span>

    Numpy

    2024-07-23 03:18:01      29 阅读

最近更新

  1. docker php8.1+nginx base 镜像 dockerfile 配置

    2024-07-23 03:18:01       52 阅读
  2. Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘

    2024-07-23 03:18:01       54 阅读
  3. 在Django里面运行非项目文件

    2024-07-23 03:18:01       45 阅读
  4. Python语言-面向对象

    2024-07-23 03:18:01       55 阅读

热门阅读

  1. 怀庄之醉是勾兑酒吗?

    2024-07-23 03:18:01       15 阅读
  2. 【开源库学习】libodb库学习(一)

    2024-07-23 03:18:01       14 阅读
  3. 【Apollo学习笔记】—— Cyber RT之创建组件, test ok

    2024-07-23 03:18:01       15 阅读
  4. Linux Shell 022-按日期清理文件

    2024-07-23 03:18:01       15 阅读
  5. Red Playing Cards (牛客多校2 I)

    2024-07-23 03:18:01       17 阅读
  6. Husky 入门

    2024-07-23 03:18:01       16 阅读
  7. ResNeSt

    ResNeSt

    2024-07-23 03:18:01      18 阅读
  8. 如何引入全局样式文件?

    2024-07-23 03:18:01       15 阅读
  9. 长短期记忆网络(LSTM)及其Python和MATLAB实现

    2024-07-23 03:18:01       19 阅读
  10. python的open()函数

    2024-07-23 03:18:01       12 阅读
  11. 【过题记录】 7.22

    2024-07-23 03:18:01       14 阅读
  12. linux kernel 内核缓存回收的相关配置项

    2024-07-23 03:18:01       17 阅读
  13. Asp Net Web API 请求报错

    2024-07-23 03:18:01       12 阅读
  14. 欧鹏 数据库第二次作业

    2024-07-23 03:18:01       12 阅读