python二維list如何轉(zhuǎn)化為矩陣？numpy中的mat和array函數(shù)都可以將二維列表轉(zhuǎn)化為矩陣。數(shù)字墊輸出數(shù)字陣列輸出Numpy mat和Numpy array有什么區(qū)別？mat()函數(shù)中的數(shù)

python二維list如何轉(zhuǎn)化為矩陣？

numpy中的mat和array函數(shù)都可以將二維列表轉(zhuǎn)化為矩陣。

數(shù)字墊

輸出

數(shù)字陣列

輸出

Numpy mat和Numpy array有什么區(qū)別？mat()函數(shù)中的數(shù)據(jù)可以是分號分隔的字符串或逗號形式。

python高維列表的定義？

定義一個多維列表A，大小為，也就是說列表中有3個元素，3個元素中各有2個元素，2個元素中各有2個元素。

pandas數(shù)據(jù)分類？

Series:一維數(shù)組，類似于Numpy中的一維數(shù)組。它們也非常類似于Python 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)列表。Series現(xiàn)在可以保存不同的數(shù)據(jù)類型，如字符串、布爾值和數(shù)字。

時間序列:按時間索引的序列。

DataFrame:一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。很多函數(shù)和r中的類似，你可以把DataFrame想象成Series的容器。

Panel:一個三維數(shù)組，可以理解為DataFrame的容器。

Panel4D:它是一個類似Panel的4維數(shù)據(jù)容器。

Panend:使用工廠集合，您可以像Panel4D一樣在n維中創(chuàng)建一個名為contain

numpy的應(yīng)用場景和常用方法？

1.序列對象(如列表、元包)可以轉(zhuǎn)換成數(shù)組，可以生成一維或多維數(shù)組，生成多維數(shù)組時要對齊。

a [[1，2，3]，[4，5，6]]

乙(甲)

2.數(shù)組和列表的相互轉(zhuǎn)換

甲((2，2))

B ()#要列出的數(shù)組

c [[1，2，3]、[4，5，6]]

D (c)#列表到數(shù)組

:

打印(一)

5.。零。:: st:,3],[:2,3:]注意索引末尾的數(shù)字要減1，開頭不需要。還有一個花式指數(shù)。a[[1，2，3]]取相應(yīng)的行，a[:，[1，2，3]]取相應(yīng)的列。花式索引會復(fù)制數(shù)據(jù)。注意a[[1，2，3]，[1，2，3]]取三。在倒排索引中，所有的數(shù)字前面都要加一個負號，如[-2 :-10 :-1]表示方向的倒數(shù)第二到倒數(shù)第十，步長為2；[-1 : :-1]表示最后一個被帶到第一個，步長為1。

答(30)。整形(6，5)

a[:2,3:]

c a[[1，5，2]]

d a[:，[3，4，1]]

a b[b[:，0] c，:]# #取出一列中滿足特定值的所有行。這個公式是把B中第0行所有值等于c的行都拿出來。

Ab [~ b [:，0] c，:]# #反轉(zhuǎn)，把不符合這個條件的都拿出來。

10.數(shù)組間拼接有兩種方法，即hstack和vstack分別對應(yīng)行拼接和列拼接；concatenate中的Axis0對應(yīng)于列軸，1對應(yīng)于水平軸。H split、vssplit和split(帶串聯(lián)Te對應(yīng))實現(xiàn)指定數(shù)量的矩陣副本的等分。

甲((1，2))

b ((3，2))

c ((3，3))

d np.hstack((b，c))

e ((b，c)，軸1)

f np.vstack((a，b))

g，h，i np.hsplit(c，3)

11.數(shù)組中最小和最大元素的索引:，；數(shù)組中最小和最大的元素:np.min

答(30)。整形(6，5)

乙(甲)

內(nèi)置了zip函數(shù)，可以將多個迭代對象中的對應(yīng)元素打包成元組，然后返回由這些元組組成的列表。當所有物體的長度不一致時，以短的為主。

答((1，2，3))

b ((4，5，6))

c zip(a，b)

對于zip(a,b):的I . j

打印(I，j)

(conditon[，x，y]])條件邏輯表達式可以在方括號中省略。如果條件為真，其值為X，否則為y，如果只有一個條件，則為range條件中非零元素的索引。對于zip中的c，x，y(condition，xarr，yarr)，如果else y，則它的等價物是值x。

xarr ([1.1，1.2，1.3，1.4])

yarr ([2.1，2.2，2.3，2.4])

康迪([真，假，真，假])

值np.where(condi，xarr，yarr)

14.在基礎(chǔ)數(shù)學和統(tǒng)計方法中，sum，mean，std，var(方差)，min，max，argmin，argmax (arg系列返回最有價值的指標)，cumsum等?？捎糜跀?shù)組整體以及0軸(y軸，方向)和1軸(x軸，水平)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

正態(tài)分布的np.random.randn(5，5)#隨機數(shù)

乙(甲)

c (a，0軸)

d(軸1)

15.對于布爾數(shù)組的方法，Python中0和False，非零元素對應(yīng)True。對于布爾數(shù)組的方法，sum統(tǒng)計真的個數(shù)，本質(zhì)上是對0和1求和，any判斷是否有真，all判斷是否全為真。

一個([假，真，假，假])

打印(())

打印(())

打印(())

16.對指定的軸進行排序?qū)⑿袕男〉酱笈判?，argsort是一種間接從小到大排序并返回值的索引。

隨機的

B (a)#默認軸0

b2 (a，0軸)

b3 (a，軸1)

17.唯一性和集合邏輯:Unique返回矩陣中唯一值的序列(即所有出現(xiàn)過的元素的序列)。python 的內(nèi)置set只能返回vector中唯一值的序列，只能作為迭代序列，一般用于for循環(huán)等迭代中。交集1d (x，y) x和y，union1d(x，y) x和yd，in1d(x，y) x中的元素是否在y集中，s:項目

打印(項目)

18.線性代數(shù)運算，主要方法有dot(點乘)、diag(返回方陣的對角元素)、trace(返回方陣的跡)、det(行列式)、EIG(f方陣的特征值和特征向量)、inv(方陣的逆)、pinv(廣義逆)、qr(QR分解)和svd(奇異值分解)。

19.在Anconda中，向量和數(shù)組的處理是不同的。向量不分向量和列向量，大小為a(3，)的形式是長度為3的向量；該數(shù)組的大小為a(3，1)。編程的時候要注意區(qū)分，最好把向量變成數(shù)組。