01. Python 工具
02. Python 基础
03. Numpy
- Numpy 简介
- Matplotlib 基础
- Numpy 数组及其索引
- 数组类型
- 数组方法
- 数组排序
- 数组形状
- 对角线
- 数组与字符串的转换
- 数组属性方法总结
- 生成数组的函数
- 矩阵
- 一般函数
- 向量化函数
- 二元运算
- ufunc 对象
- choose 函数实现条件筛选
- 数组广播机制
- 数组读写
- 结构化数组
- 记录数组
- 内存映射
- 从 Matlab 到 Numpy
04. Scipy
05. Python 进阶
- sys 模块简介
- 与操作系统进行交互:os 模块
- CSV 文件和 csv 模块
- 正则表达式和 re 模块
- datetime 模块
- SQL 数据库
- 对象关系映射
- 函数进阶:参数传递,高阶函数,lambda 匿名函数,global 变量,递归
- 迭代器
- 生成器
- with 语句和上下文管理器
- 修饰符
- 修饰符的使用
- operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块
- 作用域
- 动态编译
06. Matplotlib
- Pyplot 教程
- 使用 style 来配置 pyplot 风格
- 处理文本(基础)
- 处理文本(数学表达式)
- 图像基础
- 注释
- 标签
- figures, subplots, axes 和 ticks 对象
- 不要迷信默认设置
- 各种绘图实例
07. 使用其他语言进行扩展
- 简介
- Python 扩展模块
- Cython:Cython 基础,将源代码转换成扩展模块
- Cython:Cython 语法,调用其他C库
- Cython:class 和 cdef class,使用 C++
- Cython:Typed memoryviews
- 生成编译注释
- ctypes
08. 面向对象编程
09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环:scan(详解)
- Theano 实例:线性回归
- Theano 实例:Logistic 回归
- Theano 实例:Softmax 回归
- Theano 实例:人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例:更复杂的网络
- Theano 实例:卷积神经网络
- Theano tensor 模块:基础
- Theano tensor 模块:索引
- Theano tensor 模块:操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块:nnet 子模块
- Theano tensor 模块:conv 子模块
10. 有趣的第三方模块
11. 有用的工具
- pprint 模块:打印 Python 对象
- pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象
- json 模块:处理 JSON 数据
- glob 模块:文件模式匹配
- shutil 模块:高级文件操作
- gzip, zipfile, tarfile 模块:处理压缩文件
- logging 模块:记录日志
- string 模块:字符串处理
- collections 模块:更多数据结构
- requests 模块:HTTP for Human
12. Pandas
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一般函数
In [1]:
import numpy as np
三角函数
sin(x)
cos(x)
tan(x)
sinh(x)
conh(x)
tanh(x)
arccos(x)
arctan(x)
arcsin(x)
arccosh(x)
arctanh(x)
arcsinh(x)
arctan2(x,y)
arctan2(x,y)
返回 arctan(x/y)
。
向量操作
dot(x,y)
inner(x,y)
cross(x,y)
vdot(x,y)
outer(x,y)
kron(x,y)
tensordot(x,y[,axis])
其他操作
exp(x)
log(x)
log10(x)
sqrt(x)
absolute(x)
conjugate(x)
negative(x)
ceil(x)
floor(x)
fabs(x)
hypot(x)
fmod(x)
maximum(x,y)
minimum(x,y)
hypot
返回对应点 (x,y)
到原点的距离。
In [2]:
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])
np.hypot(x,y)
Out[2]:
array([ 4.12310563, 5.38516481, 6.70820393])
类型处理
iscomplexobj
iscomplex
isrealobj
isreal
imag
real
real_if_close
isscalar
isneginf
isposinf
isinf
isfinite
isnan
nan_to_num
common_type
typename
正无穷:
In [3]:
np.inf
Out[3]:
inf
负无穷:
In [4]:
-np.inf
Out[4]:
-inf
非法值(Not a number):
In [5]:
np.nan
Out[5]:
nan
检查是否为无穷:
In [6]:
np.isinf(1.0)
Out[6]:
False
In [7]:
np.isinf(np.inf)
Out[7]:
True
In [8]:
np.isinf(-np.inf)
Out[8]:
True
非法值:
In [9]:
np.array([0]) / 0.0
c:\Miniconda\lib\site-packages\IPython\kernel\__main__.py:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
if __name__ == '__main__':
Out[9]:
array([ nan])
这并不会报错,而是返回一个非法值。
只有 0/0
会得到 nan
,非0值除以0会得到无穷:
In [10]:
a = np.arange(5.0)
b = a / 0.0
b
c:\Miniconda\lib\site-packages\IPython\kernel\__main__.py:2: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
from IPython.kernel.zmq import kernelapp as app
c:\Miniconda\lib\site-packages\IPython\kernel\__main__.py:2: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
from IPython.kernel.zmq import kernelapp as app
Out[10]:
array([ nan, inf, inf, inf, inf])
nan
与任何数进行比较都是 False
:
In [11]:
b == np.nan
Out[11]:
array([False, False, False, False, False], dtype=bool)
想要找出 nan
值需要使用 isnan
:
In [12]:
np.isnan(b)
Out[12]:
array([ True, False, False, False, False], dtype=bool)
修改形状
atleast_1d
atleast_2d
atleast_3d
expand_dims
apply_over_axes
apply_along_axis
hstack
vstack
dstack
column_stack
hsplit
vsplit
dsplit
split
squeeze
其他有用函数
fix
mod
amax
amin
ptp
sum
cumsum
prod
cumprod
diff
angle
unwrap
sort_complex
trim_zeros
fliplr
flipud
rot90
diag
eye
select
extract
insert
roots
poly
any
all
disp
unique
nansum
nanmax
nanargmax
nanargmin
nanmin
nan
开头的函数会进行相应的操作,但是忽略 nan
值。
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