网站营销信息,做调查问卷能赚钱的网站,仿虎嗅网 wordpress,沃尔玛网上商城是正品吗NumPy数据处理详解的笔记3 第1章NumPy基础 NumPy是用于处理多维数组的数值运算库#xff0c;不仅可用于 机器学习#xff0c;还可以用于图像处理#xff0c;语言处理等任务。 1.4 切片 python编程语言对数组切片功能有支持, NumPy 的ndarray 的切片功能是类似的#xf…NumPy数据处理详解的笔记3 第1章NumPy基础 NumPy是用于处理多维数组的数值运算库不仅可用于 机器学习还可以用于图像处理语言处理等任务。 1.4 切片 python编程语言对数组切片功能有支持, NumPy 的ndarray 的切片功能是类似的还推广到了多维的情况。 1.4.1 何谓切片 所谓切片是指将数组中特定范围内的元素提取时所使用的 功能也可以用特定的数值赋值给特定的范围。 1.4.2 切片的使用方法 对于数组中某一个维度的指定方式是start  :stop:step。 索引方式从左向右为0到n-1,从右向左为-1到-n 省略情况省略start时  :stop:step          默认的是start0           省略stop时   start::step         默认的是stopn-1           省略step时  start:stop           默认的是step1       全省略时                       取整个数组  step为负数时逆序对一定间隔的元素进行提取。   1.4.3 向高维数据结构的扩展 只需要将各个维度上的切片组合起来即可。按坐标轴编号的升序 依次指定,在每个维度间用逗号分隔。 1.5 关于坐标轴和维度 在np.sum,np.average,np.amax等函数中都可以指定axis参数。 1.5.1 ndarray的维度 数组的维度等于数组的形状的元组中的元素的个数。 1.5.2 关于坐标轴 axis 对应为 shape的索引。 1.6 ndarray 的 shape属性 shape元组中的元素值表示相对应的维度内数据的个数一维数组 shape表示为R一维数组转置得到的纵向量用R1表示。 1.7元素数据类型的种类与指定方法 NumPy的内部使用 C 语言来实现对大量数据的处理。 通过正确地为NumPy指定数据类型提高代码的执行效率。大部分类型 与 C语言的数据类型是一样的值得注意的是复数类型。 原则上不推荐在生成了数据之后再进行数据类型的转换操作。 1.8 副本与视图的区别 分清副本与视图可以注重到代码的执行速度减少无意中改变了 数组数据的错误发生。 1.8.1副本与视图 副本使用了新的内存空间数据与原数组的数据相同。 视图指向了原数组的地址。 如果将原本是视图的对象错当成了副本对象可能会导致致命性的错误 而相反地即使将副本对象错误地当作了视图对象使用也不会出现无意 中破坏数据结构的错误因而这种错误的情况问题不大。问题主要体现 在会影响代码的执行性能上了。