-
keras:人工神经网络查看全部
-
numpy: 数据结构基础 scipy: 强大的科学计算方法（矩阵分析等） matplotlib:丰富的可视化套件 pandas: 基础数据分析套件 scikit-learn :强大的数据分析建模库查看全部
-
numby功能查看全部
-
www.numpy.org #numpy官网查看全部
-
python数据分析包1查看全部
-
df.fill.na查看全部
-
copy()查看全部
-
important iloc查看全部
-
keke查看全部
-
Solve the system of equations 3 * x0 + x1 = 9 and x0 + 2 * x1 = 8: >>> a = np.array([[3,1], [1,2]]) >>> b = np.array([9,8]) >>> x = np.linalg.solve(a, b) >>> x array([ 2., 3.]) Check that the solution is correct: >>> np.allclose(np.dot(a, x), b) True查看全部
-
print (np.vstack((list1,list2))) #将两个数组分成两行组成一个数组 print (np.hstack((list1,list2))) #将两个数组相连 print (np.split(list1,2)) #将数组切分成几个子数组 print (np.copy(list1)) #对数组进行拷贝查看全部
-
Python数据分析大家族 --------------------- numpy：数据结构基础 scipy:强大的科学计算方法(矩阵分析，信号分析，数理分析..) matplotlib:丰富的可视化套件 pandas：基础数据分析套件 scikit-learn：强大的数据分析建模库 keras：人工神经网络查看全部
-
#有这样一个数组 lst=numpy.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7]], [[7,8,9,10],[10,11,12,13]], [[14,15,16,17],[18,19,20,21]] ]) #这是个3维，arr[3][2][4]数组 help(lst.sum): Help on built-in function sum: sum(...) a.sum(axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False) Return the sum of the array elements over the given axis. Refer to `numpy.sum` for full documentation. See Also -------- numpy.sum : equivalent function #求和： print(lst.sum()) #结果为252 #如果用了axis这个参数（axis最大值为维数-1） 若axis为0： 则sum结果是 [[22 25 28 31] [32 35 38 41]] 即对lst第一维数组坐标不同，其他维坐标相同的值求和。生成除去了第一维的数组（这里结果是arr[2,4]） 若axis为1： sum结果是： [[ 5 7 9 11] [17 19 21 23] [32 34 36 38]] 是arr[3][4]数组，明显，第二维去掉了，arr[3][4]这个结果数组中，每个数是之前的第二维作为变量求得的和 若axis为2： sum为： [[10 22] [34 46] [62 78]] numpy.array生成的数组的max，min方法也有axis这个参数，且也有这个属性。查看全部
-
pandas：基础数据分析套件 scikit-learn：强大的数据分析建模库 keras：人工神经网络查看全部
-
numpy: 数据结构基础 scipy: 强大的科学计算方法 matplotlib：丰富的可视化套件查看全部
举报
0/150
提交
取消