在操作数组情况下,需要按照某个轴将不同数组的维度对齐,这时候需要为数组添加维度(特别是将二维数组变成高维张量的情况下)。numpy提供了expand_dims()函数来为数组增加维度: 1importnumpy as np23a = np.array([[1,2],[3,4]])4a.shape5print(a)6>>>7"""8(2L, 2L)9[[1 2]10[3 4]]11"""12#...
#模糊,轮廓,细节,edge_enhance,edge_enhance_more, 浮雕,find_edges,光滑,smooth_more,锐化misc.imsave('./data/save.png',arr=data) 一、pandas常用功能及函数简介 导入相关的包 一般我们需要做如下导入,numpy和pandas一般需要联合使用: import pandas as pd import numpy as np 本文采用如下缩写: df:Pandas D...
import matplotlib.pyplot as plt a= np.array([1,2,3]) print(np.log10(a)) 1. 2. 3. 4. Output: [ 0. 0.30103 0.47712125] 1. 至此,我们就完成了 Numpy 数据的基本入门,下面就是 Pandas 了 Pandas Pandas 是什么就不过多介绍了,咱们直接进入主题,来看看 Pandas 的常用操作 Slicing the Data Fram...
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这个压缩包文件包含了Python中三个核心库的学习资料,分别是NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库是Python科学计算的基础,对于任何想要深入Python数据分析的人来说,都是必须掌握的工具。通过学习这些库,你可以提升自己在数据处理上的技能,更好地理解和解释数据,为决策提
补充了一些pandas的操作 #2.2 create np arrayimportnumpy as np#array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]],dtype = np.float)#print(array)#print(array.dtype)#print('NO. of dim:',array.ndim)#print('shape:',array.shape)#print('size:',array.size)#brray = np.zeros((3,4))#print(brra...