图解NumPy:常用函数的内在机制

函数np.allclose(a,b)能在一定公差下比较浮点数数组。函数np.allclose(a,b)的工作过程示例。并没有万能方法!np.allclose假设所有被比较的数都在典型的1的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的atol参数值除以1e9:np.allclose(1e-9,2e-9,atol=1e-17)==...

数据处理遇到麻烦不要慌,5个优雅的Numpy函数助你走出困境

array=np.array([10,-1,4,-3,2,2,5,9,0,4,6,0])print(np.clip(array,2,5))[524222552452]Extract:从数组中提取符合条件的元素我们可以使用Numpyextract()函数从数组中提取符合条件的特定元素。arr=np.arange(10)arrarray([0,1,2,...

100 个 Numpy 实用小栗子|向量|随机数|numpy_网易订阅

(★☆☆)np.array(0)/np.array(0)nannp.array(0)//np.array(0)0np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)-2.14748365e+0929.如何从零位开始舍入浮点数组?(★☆☆)(提示:np.uniform,np.copysign,np.ceil,np.abs)#Author:CharlesRHarrisZ=np.random.unifor...

Numpy 闯关 100 题,你能闯几关?|向量|随机数|numpy|整数_网易订阅

Z=np.zeros((8,8),dtype=int)Z[1::2,::2]=1Z[::2,1::2]=1print(Z)20.考虑一个(6,7,8)形状的数组,其第100个元素的索引(x,y,z)是什么?(提示:np.unravel_index)print(np.unravel_index(100,(6,7,8)))21.用tile函数去创建一个8x8的棋盘样式矩阵(★☆☆)...

核密度估计和非参数回归|高斯|估计器|直方图|观测值_网易订阅

X=df['e5'][:,np.newaxis]X_plot=np.linspace(1,1.6,1000)[:,np.newaxis]zeros=np.zeros(1000)kde=KernelDensity(kernel='epanechnikov',bandwidth=0.05).fit(X)log_dens=kde.score_samples(X_plot)ax[0,0].fill_between(X_plot[:,0],zeros,np.exp(log_dens),fc...