all,any,apply_along_axis,argmax,argmin,argsort,average,bincount,ceil,clip,conj,corrcoef,cov,cross,cumprod,cumsum,diff,dot,floor,inner,invert,lexsort,max,maximum,mean,median,min,minimum,nonzero,outer,prod,re,roun
5.2 高斯分布 vs 泊松分布 importnumpyasnp# 生成高斯分布和泊松分布的样本gaussian_samples=np.random.normal(loc=5,scale=1,size=1000)poisson_samples=np.random.poisson(lam=5,size=1000)print("numpyarray.com - Gaussian samples variance:",np.var(gaussian_samples))print("numpyarray.com - Poisson sampl...
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。 例如,在3D空间一个点的坐标[1, 2, 3]是一个秩为1的数组,因为它只有一个轴。那个轴长度为3.又例如,在以下例...
cumsum, diff, dot, floor, inner, inv, lexsort, max, maximum, mean, median, min, minimum, nonzero, outer, prod, re, round, sometrue, sort, std, sum, trace, transpose, var, vdot, vectorize, where 参见:NumPy示例
>>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> # Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5^2 and mean 2 >>> mu, sigma = 2, 0.5 >>> v = np.random.normal(mu,sigma,10000) >>> # Plot a normalized histogram with 50 bins >>> plt.hist(v, bins...
import numpy import pylab # Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5^2 and mean 2 mu, sigma = 2, 0.5 v = numpy.random.normal(mu,sigma,10000) # Plot a normalized histogram with 50 bins pylab.hist(v, bins=50, normed=1) # matplotlib version (plot) pylab.show() # ...
numpy.ndarray.std ndarrays 的对应函数 numpy.std 等效函数 numpy.ma.sum 原文:numpy.org/doc/1.26/reference/generated/numpy.ma.sum.html ma.sum(self, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>) = <numpy.ma.core._frommethodobject> ...
>>> import numpy as np >>> rg = np.random.default_rng(1) >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> # Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5² and mean 2 >>> mu, sigma = 2, 0.5 >>> v = rg.normal(mu, sigma, 10000) >>> # Plot a normalized histogram...
# Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5^2 and mean 2 mu, sigma = 2, 0.5 v = numpy.random.normal(mu,sigma,10000) # Plot a normalized histogram with 50 bins pylab.hist(v, bins=50, normed=1) # matplotlib version (plot) ...
科学计算是一个多学科领域,其应用跨越数值分析,计算金融和生物信息学等学科。 让我们考虑一下金融市场的情况。 当您考虑金融市场时,会有巨大的相互联系的互动网络。 政府,银行,投资基金,保险公司,养老金,个人投资者和其他人都参与了这种金融工具的交换。 您不能简单地模拟市场参与者之间的所有互动,因为参与金融交易...