简介 降维是由一些问题带来的： 可以缓解由维度诅咒（高维）带来的问题； 可以用来压缩数据，将损失数据最小化； 可以将高维数据降到低维进行可视化。 主成分分析（Principal components analysis，简…

简介 本文将介绍Numpy中数组视图的概念，正是因为有了数组视图，Numpy的运算速度才会快，相当于不修改原始的数组。而与之对应的就是创建新的数组副本。我们需要知道的是哪些操作创建数组视图，哪些是创建副本，这样有利于加快…

NumPy能够读写磁盘中的文本数据或二进制数据。这一点在循环计算中很有用，有时因为程序中断会导致数据丢失，如果保存了数据就能恢复上次的断点继续运算。 通过save()函数保存数据，它的格式如下： [crayon-5f07…

线性代数是数组中的重要组成部分，它包括矩阵乘法、矩阵分解、行列式和其他方阵运算。 接下来介绍常用的函数。 该函数既是NumPy的函数，又是一个数组的方法，表示两个数组的点积。 代码演示： [crayon-5f078e14…

NumPy中的函数运算非常多，其中包括算术、统计、排序和条件等。正是这么丰富的函数才使得NumPy越发强大，能够快速处理各种数据。 介绍一下常见的算术函数： 代码演示： [crayon-5f078e14958683581…

NumPy中也有专门处理字符串的方法，这些方法包含在numpy.char中。 接下来一一作介绍。 该函数和字符串操作的+或者join()函数一样，能够连接两个字符串。 代码演示： [crayon-5f078e1495e0…

在NumPy中如果遇到大小不一致的数组运算，就会触发广播机制。满足一定的条件才能触发广播，不然也会报错。 形状相同的数组之间的运算就是在对应位做运算。 代码演示： [crayon-5f078e14964de1082409…

NumPy中也有自己的随机函数，包含在random模块中。它能产生特定分布的随机数，如正态分布、泊松分布等。接下来介绍一些常用的随机数。 rand()函数能够根据指定大小产生0到1的随机数，均匀分布。 代码演示： [cr…

在某些时候，比如调整图片的矩阵（长、宽、高）的顺序时就需要用到数组的转置和轴对换。转置是数组重塑的一种，它返回的是源数据的视图，也就是说不会对数组进行复制，改变的是原数组。 数组不仅有transpose()方法还有一个T…

索引和切片是NumPy中最重要最常用的操作。熟练使用NumPy切片操作是数据处理和机器学习的前提，所以一定要掌握好。 从表面上看，一维数组的切片操作和python列表相似，索引都是从0开始。 代码演示： [crayon-…

本文将介绍NumPy中的数据类型，不同的数据类型有自己特定的场合。比如图片生成矩阵或者矩阵生成图片，要求必须是uint8数据类型。除此之外，掌握数据类型之间的转换也很重要。 在NumPy中定义了如下的数据类型： 在这些类…

NumPy（Numerical Python）是一个高性能科学计算和数据分析的扩展包，它提供了多维数组和矩阵运算，而且是许多高级库的基础，比如Pandas、Matplotlib等。它具有以下功能： 一个具有矢量运算的多维…