numpy

编程设计366

Numpy核心功能简易代码NumPy（Numerical Python）是 Python 科学计算的核心库，专门用于高效处理数值数组。

家家小迷弟

docker容器内部安装python和numpy的方法环境描述：首先在linux的路径下存放了python脚本，路径如下：/data1/nfs/data/lifesci-ststem-moe-pvc-6958cbf5-9501-4d01-9808-0b53df73cab0/moe2024.0601/bin/epitope/sequence这个目录为执行目录。在当前目录下执行命令行：python3 /data1/nfs/data/lifesci-ststem-moe-pvc-6958cbf5-9501-4d01-9808-0b53df73cab0/moe2

Python科学计算 Numpy库目录1、numpy介绍2、ndarray（1）ndarray的属性（2）ndarray的创建（3）ndarray的索引与切片

numpy数组属性反映了数组本身固有的信息。分别打印出形状dtype是numpy.dtype类型，先看看对于数组来说都有哪些类型

人工智能之数据分析 numpy：第十三章工具衔接与迁移第十三章工具衔接与迁移NumPy 作为 Python 科学计算的核心库，不仅功能强大，还与众多工具无缝衔接。本文从两个关键方向系统讲解：

人工智能之数据分析 numpy：第九章数组运算（二）第九章数组运算（二）NumPy 提供了丰富的数学与统计函数，覆盖三角、指数对数、舍入、向量运算、概率统计等多个领域。这些函数都是通用函数（ufunc），支持向量化操作，可直接作用于整个数组，无需循环。

人工智能之数据分析 numpy：第十二章数据持久化第十二章数据持久化NumPy 提供了多种数据持久化（Persistence）方式，用于高效地保存和加载数组数据。根据数据规模、结构复杂度、跨平台需求等不同场景，可选择不同的方法。

人工智能之数据分析 numpy：第十五章项目实践第十五章项目实践@本文 5 个由浅入深的 NumPy 项目练习，覆盖数组操作、数学计算、数据处理、可视化和性能优化，适合巩固知识并提升实战能力。其中部分项目涉及到后续教程的学习内容，可以根据相关领域去拓展，或者学习完后续在进行复现。

人工智能之数据分析 numpy：第十章副本视图第十章副本视图在 NumPy 中，副本（copy）和视图（view）是理解数组内存管理、性能优化和避免意外修改的关键概念。它们决定了当你对一个数组进行切片、变形或赋值操作时，**是否创建了新的数据副本，还是仅仅创建了一个指向原数据的新“窗口”**。

人工智能之数据分析 numpy：第十一章字符串与字节交换第十一章字符串与字节交换在 NumPy 中，字符串数组和字节序（Endianness）交换是两个重要但常被忽视的主题。下面分别详细讲解，并说明它们的联系与应用场景。

【数据操作与可视化】Pandas数据处理-Series数据结构Series序列是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。我们打印Series时，它的表现形式为：索引在左边，值在右边。如果没有为数据指定索引，会自动创建一个0-N-1（N为数据的长度）的整数型索引，我们可以通过索引来引用Series中的数据。

人工智能之数据分析 numpy：第八章数组广播第八章数组广播NumPy 的广播（Broadcasting）是其最强大、也最容易被误解的特性之一。它允许不同形状的数组之间进行逐元素运算，而无需显式复制数据，既节省内存又提升性能。

人工智能之数据分析 numpy：第七章数组迭代排序筛选第七章数组迭代排序筛选在 NumPy 中，数组的迭代、排序与筛选是数据处理中的三大基础操作。虽然 NumPy 强调向量化操作（避免显式 Python 循环以提升性能），但在某些场景下仍需对数组进行迭代（如逐行/逐元素处理）。本文将系统讲解这三类操作，并结合实际示例说明如何高效使用。

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模拟退火算法求解聚类问题python代码示例模拟退火算法属于智能优化算法（Intelligent Optimization Algorithms）的一种，智能优化算法也被称为进化计算（Evolutionary Computation, EC）、群体智能算法（Swarm Intelligence Algorithms），属于优化算法大类，但不同于数学优化中的梯度下降、牛顿法，不是精确解法，不追求理论的严谨，而是模拟自然界的过程来寻找较优解。

人工智能之数据分析 numpy：第三章 Ndarray 对象和数组创建第三章 Ndarray 对象和数组创建Ndarray 是 NumPy 的核心数据结构，本质是存储单一数据类型的多维数组，也是后续所有操作的基础。它具备高效的存储和运算能力，能够支持批量数据处理，区别于 Python 原生列表（可存储多种数据类型、运算效率低）。

醒过来摸鱼

9.12 sinc插值前文讲了傅里叶变换家族，如果要讲清楚，得单开一个专栏，这里就拿其中的sinc插值作为本专栏完结文章。 Sinc变换，大白话就是将离散的的采样点，完美还原为函数。其公式超级简单： x ( t ) = ∑ n = − ∞ ∞ x [ n ] ⋅ sinc ⁡ ( t − n T T ) x(t) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x[n] \cdot \operatorname{sinc}\left( \frac{t - nT}{T} \right) x(t)=n=−∞∑∞x[n]⋅

小兔崽子去哪了

Numpy、Panads用来存储和处理大型矩阵NumPy重要功能如下：转换成 3 行 5 列NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。

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9.8 贝塞尔曲线贝塞尔曲线是鼎鼎有名哈，基本上只要学了点计算机都听过这个词，但是鲜有人知道它的公式与原理。贝塞尔曲线是分次数的，一次贝塞尔曲线就是一条直线，二次贝塞尔曲线由三个控制点决定，三次贝塞尔曲线最常用，由四个控制点决定，同理， n n n次贝塞尔曲线由 n + 1 n+1 n+1个控制点决定。其公式如下： B ( t ) = ∑ i = 0 n ( n i ) ( 1 − t ) n − i t i P i , t ∈ [ 0 , 1 ] \bm{B}(t)=\sum_{i=0}^n{\binom{n}i(1-t

人工智能之数据分析 numpy：第五章索引与切片第五章索引与切片在 NumPy 中，索引（indexing）与切片（slicing）是访问和操作 ndarray 元素的核心手段。相比 Python 原生列表，NumPy 提供了更强大、更灵活的多维索引机制，包括基本索引、高级索引、布尔索引、花式索引等。