2023年6月29日发(作者：)

numpy合并不同维度矩阵_利⽤Python进⾏数据分析，如何轻松玩转Numpy？前⾔：NumPy 是 Python 语⾔的⼀个扩展程序库。⽀持⾼阶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。NumPy是 Python 语⾔的⼀个扩展程序库。⽀持⾼阶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。numpy介绍：⼀个⽤ python 实现的科学计算，包括：1、⼀个强⼤的 N 维数组对象 Array；2、⽐较成熟的(⼴播)函数库；3、⽤于整合 C/C++和Fortran 代码的⼯具包；4、实⽤的线性代数、傅⾥叶变换和随机数⽣成函数。numpy 和稀疏矩阵运算包 scipy 配合使⽤更加⽅便.下⾯看看如何应⽤玩转numpy利⽤Python进⾏数据分析之轻松玩转Numpy利⽤Python进⾏数据分析之轻松玩转Numpy，轻松玩转Numpy现代⼈的时间越来越碎⽚化，因此我准备抛弃那种长篇⼤论，每天⼏分钟了解⼀点点并掌握。*本节重点：属性的创建 的基础运算索引 array的合并*属性会介绍⼏种numpy的属性：*ndim：维度*shape：⾏数和列数*size：元素个数*的创建 array知识点：*array：创建数组*dtype：指定数据类型*zeros：创建数据全为0*ones：创建数据全为1*empty：创建数据接近0*arrange：按指定范围创建数据*linspace：创建线段*的基础运算numpy的⼏种基本运算上述代码中的a和b是两个属性为array也就是矩阵的变量，⽽且⼆者都是1⾏4列的矩阵，其中b矩阵中的元素分别是从0到3。求两个矩阵之间的减法、加法、乘法、除法另外，Numpy中具有很多的数学函数⼯具，⽐如三⾓函数等，当我们需要对矩阵中每⼀项元素进⾏函数运算时，可以很简便的调⽤它们(以sin函数三⾓函数等，当我们需要对矩阵中每⼀项元素进⾏函数运算时，可以很简便的调⽤它们(以sin函数为例)*索引⼀维索引在元素列表或者数组中，我们可以⽤如同a[2]⼀样的表⽰⽅法，同样的，在Numpy中也有相对应的表⽰⽅法⼆维索引在Python的list中，我们可以利⽤：对⼀定范围内的元素进⾏切⽚操作，在Numpy中我们依然可以给出相应的⽅法这⼀表⽰形式即针对第⼆⾏中第2到第4列元素进⾏切⽚输出(不包含第4列)。此时我们适当的利⽤for函数进⾏打印* array的合并)()s()enate()以下关于利⽤Python实现⾃动聊天机器⼈，可以元素进⾏切⽚操作，在Numpy中我们依然可以给出相应的⽅法这⼀表⽰形式即针对第⼆⾏中第2到第4列元素进⾏切⽚输出(不包含第4列)。此时我们适当的利⽤for函数进⾏打印* array的合并()()s()电⼦版资料⽆偿领取⽅式：评论区扣“1”，后台私信“python”