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目录 一、NumPy数组操作 1. ndarray更改形状 2. ndarray转置 3. ndarray组合 4. ndarray拆分 5. ndarray排序 二、NumPy数组运算 1. 基本运算 2. 逻辑函数 3. 数学函数 三、日期时间的表示和间隔 1. 日期时间的表示——datetime64 2. 日期时间的计算——timedelta64 3. datetime64与datetime的转换 在对数组进
创建简单的数组 主要使用np.array()函数，语法如下 主要参数： Object：任何具有数组接口方法的对象 dtype：数据类型 ndmin:指定生成数组的最小维数 通过np.arange(stat,stop,step,dtype=None)创建数组 start:起始值，默认为0 stop:终止值，不包含 step：步长 通过np.linspace()生成等差数列 通过
目录 1. 广播 2 文件输入和输出 3 随机数生成 4 线性代数操作 5 进阶操作
滑动平均滤波法 （又称： 递推平均滤波法 ），它把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则) 。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。 N值的选取：流量，N=
NumPy是一个Python的科学计算基础模块,提供了多维数组和矩阵操作功能。 NumPy中的数组比Python自带的列表更适合进行数值计算和数据分析。 Pandas建立在NumPy之上,提供了更高级的数据分析功能。 Pandas中的DataFrame可以看成是一个二维表格,便于加载和分析数据。 Matplotlib可以用来绘
NumPy是Python中经常用于科学计算的一个库，它拥有高效的数组操作和广播功能，同时还提供了许多常见的数学函数和线性代数操作。本文将介绍NumPy的应用、其他常用函数和矩阵运算。 NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，因为它提供了高效的数组操作和广播功能。作为一个
目录 一、前言 二、实验环境 三、NumPy 0、多维数组对象（ndarray） 多维数组的属性 1、创建数组 2、数组操作 3、数组数学 4、数组广播 5、排序操作 1. np.sort() 函数 2. np.argsort() 函数 3. ndarray.sort() 方法 4. 按列或行排序 5. np.lexsort() 函数 6. np.partition() 函数 7. np.argpartition() 函
将值添加到数组的末端，返回一个新的数组，而原数组不变。 参数 描述 arr : 类数组 输入的数组 values : 类数组 向数组 arr 添加的元素，需要与 arr 维度相同 axis : 整型 添加操作的方向轴，axis 取 0 表示沿竖直方向操作，axis 取 1 表示沿水平方向操作，若未提供 axis 值，在添加
数据类型及描述 bool： 存储为一个字节的布尔值(真或假) int： 默认整数，相当于 C 的long，通常为int32或int64 intc：相当于 C 的int，通常为int32或int64 intp：用于索引的整数，相当于 C 的size_t，通常为int32或int64 int8字节(-128 ~ 127) int16 ：16 位整数(-32768 ~ 32767) int32： 32 位整数(-21474
