numpy 初識(一)
文件操作:
- 讀取文件(與pandas讀取csv相似):
import numpy numpy.genfromtxt("word.txt", delimiter=‘,‘, dtype=str)
# => <class ‘numpy.ndarray‘>
- numpy.array(序列)
# 一維向量 vector = numpy.array([1, 2, 3, 4]) print(vector.shape) # 二維矩陣 matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]]) print(matrix.shape)
(4,) (2, 3)
numpy 初識(一)
相關推薦
numpy 初識(一)
iter clas spa rom span panda 向量 pri 操作 文件操作: 讀取文件(與pandas讀取csv相似): import numpy numpy.genfromtxt("word.txt", delimiter=‘,‘, dtyp
Spring框架初識(一)
持久層 容器 med int reat set map 要求 enter 新的 1. Spring框架概述 1.1 簡介 Spring是分層的Java SE/EE應用 full-stack輕量級開源框架,以IoC(Inverse Of Control
ulua初識(一)
run hello scrip layer ima -m getclass 直接 新的 uLua與Unity交互 1.uLua文件夾結構 基礎介紹 SimpleFramework框架項目的核心是ulua,在Unity環境下使用ulua可以實現Lua腳本與Unity內C#腳
Day1 Mybatis初識(一)
定義 gen 細節 manager mapping out 開發效率 導入jar 工廠 框架 將重復的,繁瑣的代碼實現封裝,讓程序員將更多的精力放在業務的理解和分析上。 框架的作用 提高開發效率 隱藏細節 三大框架SSH --> SSM 1)
架構初識(一 ) 單體應用架構
serve 體驗 也有 邏輯 scm 文檔 全局 業務 認識 單體應用架構 架構總感覺理我很遠,有時候感覺很迷茫。今天起我把我認識到的三種架構寫出來,一是希望沈澱一下自己所學的東西,二是希望有人能指出我的不足指出,向大家學習。 第一篇 單體應用架
Python修行之Dict初識(一)
name 鍵值 可變 語句 ppi iter rom ping The 字典全稱(Dictionaries) 字典為非線性結構 類似Dict稱為k-v對、全名為:key - value鍵值對的數據的集合 dict是可變的、無序的、key不重復(去重) *key必須可以has
ios程式設計初識(一)
1、用vmware虛擬機器搭建開發環境 vmware版本:12.1.1 專業版 vmware mac os補丁:http://download.csdn.net/download/yu1441/9654941(先關閉vmware,再以管理員許可權執行win-instal
vagrant初識(一)
vagrant是部署虛擬開發環境的工具,他可以簡化虛擬機器配置,為我們搭建和配置輕量級可重用,可移植的開發環境。他能幫助開發人員迅速的構建一個開發環境,幫助測試人員構建測試環境。 vagrant支援VirtualBox,VMware,AWS等虛擬機器。 vagrant關鍵字 host——
ES6語法 -- Promise初識(一)
概念 Promise 是一種非同步程式設計的解決方案 Promise 相關知識點 Promise物件是一個建構函式,用來生成Promise例項。可以直接用 new 一元運算子來執行,並申明一個變數( 假如是 P )來儲存promise返回出來的物件(P 也稱之為 pro
html初識(一)
一個html的基本結構如下: <!DOCTYPE html> <!-- 文件宣告 --> <html lang="en"> <!-- 定義網頁語言做統計用
redis初識(一)
redis初識(一) 之前工作的地方技術用的相對陳舊,用的也都是企業那種授權,開源技術不多,Redis出來好長時間一直沒有具體體驗過,自己最近工作上原因要去研究試用一下。 Redis是什麼 Redis結構上可以說是一個大Map,也可以說是一個特殊的資料庫,作為快取來說也有他自己很
Numpy總結(一)
1,np.arange(start,end,step) 生成類似range方法結果的陣列 2,linspace(start,end,num) 生成滿足等差數列的陣列 3,logspace(start,end,num) 生成滿足等比數列的陣列, np.logspace(1,3,5,base=2
Numpy入門(一)基礎
Numpy基礎 tip:這個使用的是jupyter自動生成的markdown,有些是列印的資料 1 Numpy陣列物件 import numpy as np # 生成0到小於5的一維陣列 a = np.arange(6) a array([0
python3 numpy 基礎(一)
Numpy 的的主要物件是同構多維陣列。它是一個元素表,其中的資料型別是相同的。如[1,2,3], [1.0,2.0,3.0]。在Numpy維度中稱為軸。例如3D空間中的點座標[1,2,1]具有一個軸
Python正則表示式初識(一)
首先跟大家簡單嘮叨兩句為什麼要學習正則表示式,為什麼在網路爬蟲的時候離不開正則表示式。正則表示式在處理字串的時候扮演著非常重要的角色,在網路爬蟲的時候也十分常用,大家可以把它學的簡單一些,但是不能不學。 儘管網路爬蟲相關庫給我們提供了豐富的庫如css、bs4、l
Docker之初識(一)
1、簡介 今年四月份公司逐步改用docker容器來部署應用,當時自己剛踏出學校大門,平時開發都是環境都是早已安裝好,因此一直沒怎麼了解Docker這玩意。公司裡各位開發大佬說這是個好東西,可以很方便的部署遷移一個應用,當時自己一臉懵逼。通過這幾個月的學習與使用,自己也逐步瞭解了Docker,因此抽出空餘
numpy基礎(一)
這裡主要介紹numpy包。 ndarray(陣列) N維陣列物件ndarray,是numpy中最重要的一個物件。 建立ndarray 用array函式 import numpy as nu data = np.array([[1, 2], [3,
Hive初識(一)
LOAD DATA語句 一般來說,在SQL建立表後,我們就可以使用INSERT語句插入資料。但在Hive中,可以使用LOAD DATA語句來插入資料。 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [
深度學習筆記——理論與推導之概念,成本函式與梯度下降演算法初識(一)
前情提要 一、神經網路介紹 概念:Learning ≈ Looking for a Function 框架(Framework): What is Deep Learning? 深度學習其實就是一個定義方法、判斷方法優劣、挑選最佳的方法的過程:
NumPy學習(一)
基礎 NumPy的主要物件是齊次多維陣列。表由相同型別的元素組成(通常為數字),由一個正整數元組索引。在NumPy中維數被稱為軸,軸數稱為秩。例如,一個三維空間中點的座標[1,2,1]是一個秩為1的陣列,因為其軸數為1,軸的長度為3。在下圖中,陣列的秩為2