Python中的索引机制可以表示为：x[obj]。当对象obj是一个元组时，元组的括号可以省略，因此x[(exp1, exp2, ..., expN)]的索引写法与x[exp1, exp2, ..., expN]是等价的。在NumPy中，根据对象obj的不同，数组索引可以分成基础索引和高级索引两大类。 数组的基础索引 数组的基础索引满足以下条件： 索引对象是整数 索引对象是slice对象 索引对象…

数组的读写 数组支持方便的读写操作。 数组的读取 import numpy as np 可以用函数np.loadtxt()从文本文件中读取数据。假设有这样的一个文件myfile.txt，内容为： %%writefile myfile.txt 2.1 2.3 3.2 1.3 3.1 6.1 3.1 4.2 2.3 1.8 Writing myfile.txt np.loadtxt('myf…

数组操作 数值相关的操作 可以使用.sum()方法进行求和： import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) a.sum() 21 默认对所有元素求和，可以通过axis参数指定求和维度： a.sum(axis=0) array([5, 7, 9]) a.sum(axis=…

数组广播机制 数组支持广播机制，支持对一些形状不同但满足一定条件的多个数组进行一些二元操作： import numpy as np 数组形状相同的情况： a = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) b = np.array([2.0, 2.0, 2.0]) a.shape (3,) b.shape (3,) 也有两个不同维度操作的例子，如数组的数乘： c = 2.0 a * c a…

数组基础 数组（Array）是NumPy中的核心类型。整个NumPy模块都是围绕数组来构建的。 数组的引入 import numpy as np 数组的全称是N维数组（N-dimensional Array，ndarray），它是一个固定大小和形状的多维容器。 构造一个数组： a = np.array([1, 2, 3, 4]) a array([1, 2, 3, 4]) np.array((1,…

NumPy模块简介 NumPy是Python的一个基础科学计算模块，一些高级的第三方科学计算模块如SciPy、Matplotlib、Pandas等，都是基于NumPy所构建的。 NumPy模块具有一下特性： 强大的多维数组类型和实用的函数。 C/C++/Fortran语言为底层的实现。 线性代数、傅里叶变换和随机数支持。 高效的数据存储容器。 Anaconda环境中已经集成了NumPy模块，不需要…

模块pathlib：路径操作 Python 3提供了一个新的模块pathlib，提供了Path类型来进行更方便的路径操作： import pathlib p = pathlib.Path('.') p PosixPath('.') 获得当前目录下所有的文件： list(p.iterdir()) [PosixPath('05-09模块pathlib：路径操作.ipynb'), P…

模块random：随机数 import random 函数random.randint()可以产生一个随机整数。产生一个1到9之间的随机整数： random.randint(1, 9) 4 random.randint(1, 9) 8 函数random.random()可以生成一个在0到1之间的随机数： random.random() 0.9131366648833286 函数random.cho…

模块math：数学 import math math模块的主要功能是计算数学函数。例如：计算平方根： math.sqrt(16) 4.0 除了数学函数之外，模块中还有一些数学常数。例如，圆周率： math.pi 3.141592653589793 自然底数： math.e 2.718281828459045 三角函数： math.cos(0) 1.0 math.sin(math.pi / 2) 1…

模块glob：文件模式匹配 glob模块是与文件模式匹配相关的标准库模块，提供了方便的文件模式匹配方法： import glob 匹配当前文件夹下所有的.ipynb文件： glob.glob("*.ipynb") ['05-06模块glob：文件模式匹配.ipynb', '05-01模块sys：系统相关.ipynb', '05-02模块os：与操作系统进行交互.ipynb', …