數(shù)組上的算術運算符按元素應用。創(chuàng)建一個新數(shù)組并填充結果。 ``` >>> a = np.array([20, 30, 40, 50]) >>> b = np.arange(4) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c = a - b >>> c array([20, 29, 38, 47]) >>> b**2 array([0, 1, 4, 9]) &g...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-noku3kid.html術語廣播描述了 numpy 在算術運算期間如何處理具有不同形狀的數(shù)組。受限于某些限制，較小的陣列在較大的陣列上“廣播”，以便它們具有兼容的形狀。廣播提供了一種向量化數(shù)組操作的方法，以便循環(huán)發(fā)生在 C 而不是 Python 中...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-72un3kjm.html有兩種構建 NumPy 的選項： - 使用 `Gitpod` 構建 - 從源本地構建。 你的選擇將會取決于你的操作系統(tǒng)以及對命令行的熟練程度。 ### gitpod **Gitpod** 是一個開源平臺，可以在你的瀏覽器中自動創(chuàng)建正確的開發(fā)環(huán)境，減少安裝本地開發(fā)...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-tpgs3kn1.html### 1、數(shù)組類型和類型之間的轉換 NumPy 支持的數(shù)值類型比 Python 多得多。本節(jié)顯示哪些可用，以及如何修改數(shù)組的數(shù)據(jù)類型。 支持的基本類型與 C 中的基本類型密切相關： Numpy 類型|C型|描述 :---:|:---:|:---: `numpy.bool_`|`bool`|存儲為...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-on213kjl.html此頁面處理常見應用程序，有關 I/O 例程的完整集合，請參閱[輸入和輸出](#例程) ## 讀取文件和CSV文件 ### 沒有缺失值 使用 numpy.loadtxt ### 有缺失值 使用 numpy.getfromtxt numpy.getfromtxt要么： - 返回一個屏蔽數(shù)組，**屏蔽掉缺失值**（如...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-5o3p3kn4.html安裝 NumPy 的唯一先決條件是 Python 本身。如果你還沒有 Python 并且想要以最簡單的方式開始，我們建議使用?[Anaconda Distribution](https://www.anaconda.com/products/individual)?- 它包括 Python、NumPy 和許多其他用于科學計算和數(shù)據(jù)科學的常用包...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-3fo73ki5.html### 1、字節(jié)排序和 ndarrays 介紹 的`ndarray`是一個對象，在存儲器提供一個python陣列接口到數(shù)據(jù)。 經(jīng)常發(fā)生的情況是，您要使用數(shù)組查看的內存與運行 Python 的計算機的字節(jié)順序不同。 例如，我可能正在使用小端 CPU 的計算機（例...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-lkc33kjn.html在 numpy v1.16 版本中引入的 Numpy 調度機制是編寫與 numpy API 兼容并提供 numpy 功能的自定義實現(xiàn)的自定義 N 維數(shù)組容器的推薦方法。應用程序包括dask數(shù)組（分布在多個節(jié)點上的 N 維數(shù)組）和cupy數(shù)組（GPU 上的 N 維數(shù)組）。 為了感受...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-ob4t3kl0.html結構化數(shù)據(jù)類型可以被認為是一定長度（結構的itemsize）的字節(jié)序列，它被解釋為字段的集合。每個字段在結構中都有一個名稱、一個數(shù)據(jù)類型和一個字節(jié)偏移量。字段的數(shù)據(jù)類型可以是任何 numpy 數(shù)據(jù)類型，包括其他結構化數(shù)據(jù)...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-gyl33kk3.html``` >>> a = np.arange(12)**2 # the first 12 square numbers >>> i = np.array([1, 1, 3, 8, 5]) # an array of indices >>> a[i] # the elements of `a` at the positions `i` array([ 1, 1, 9, 64, 25]) >>> >>> j = np.array([[3, 4], [9, 7]]) # a bidimensional...
http://m.hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-54u23kis.html抱歉，暫時沒有相關的微課
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