NumPyMatplotlibMatplotlib是Python的绘图库。它可与NumPy一起使用，提供了一种有效的MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。Windows系统安装Matplotlib进入到cmd窗口下，执行以下命令：python-mpipinstall-Up...

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NumPyIONumpy可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。NumPy为ndarray对象引入了一个简单的文件格式：npy。npy文件用于存储重建ndarray所需的数据、图形、dtype和其他信息。常用的IO函数有：load()和save()函数是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进...

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NumPy线性代数NumPy提供了线性代数函数库linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明：函数描述dot两个数组的点积，即元素对应相乘。vdot两个向量的点积inner两个数组的内积matmul两个数组的矩阵积determinant数组的行列式solve求解线性矩阵方程inv计算矩阵的乘法逆矩...

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NumPy矩阵库(Matrix)NumPy中包含了一个矩阵库numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是ndarray对象。一个的矩阵是一个由行（row）列（column）元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由6个数字元素构成的2行3列的矩阵：matlib.empt...

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NumPy副本和视图副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。视图一般发生在：1、numpy的切片操作返回原...

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NumPy字节交换在几乎所有的机器上，多字节对象都被存储为连续的字节序列。字节顺序，是跨越多字节的程序对象的存储规则。大端模式：指数据的高字节保存在内存的低地址中，而数据的低字节保存在内存的高地址中，这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理：地址由小向大增加，而数据从高位往低位放；这和我们的阅读习惯一致。小端...

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NumPy排序、条件刷选函数NumPy提供了多种排序的方法。这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(...

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NumPy统计函数NumPy提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。函数说明如下：numpy.amin()和numpy.amax()numpy.amin()用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。numpy.amax()用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。实例importnumpy...

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NumPy算术函数NumPy算术函数包含简单的加减乘除:add()，subtract()，multiply()和divide()。需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。实例importnumpyasnpa=np.arange(9,dtype=np.float_).reshape(3,3)print('第...

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NumPy数学函数NumPy包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数NumPy提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。实例importnumpyasnpa=np.array([0,30,45,60,90])print('不同角度的正弦值：')#通过乘pi/1...

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NumPy字符串函数以下函数用于对dtype为numpy.string_或numpy.unicode_的数组执行向量化字符串操作。它们基于Python内置库中的标准字符串函数。这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。函数描述add()对两个数组的逐个字符串元素进行连接multiply()返回按元素多重连接后...

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NumPy位运算NumPy"bitwise_"开头的函数是位运算函数。NumPy位运算包括以下几个函数：函数描述bitwise_and对数组元素执行位与操作bitwise_or对数组元素执行位或操作invert按位取反left_shift向左移动二进制表示的位right_shift向右移动二进制表示的位注：也可以使用"...

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Numpy数组操作Numpy中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类：修改数组形状翻转数组修改数组维度连接数组分割数组数组元素的添加与删除修改数组形状函数描述reshape不改变数据的条件下修改形状flat数组元素迭代器flatten返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组ravel返回展开数组num...

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NumPy迭代数组NumPy迭代器对象numpy.nditer提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。接下来我们使用arange()函数创建一个2X3数组，并使用nditer对它进行迭代。实例importnumpyasnpa=np.arange(6).reshape(...

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NumPy广播(Broadcast)广播(Broadcast)是numpy对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个数组a和b形状相同，即满足a.shape==b.shape，那么a*b的结果就是a与b数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。实例imp...

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NumPy高级索引NumPy比一般的Python序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。整数数组索引以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。实例importnumpyasnpx=np.array([[1,2],[3,4],[5,6...

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NumPy切片和索引ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。ndarray数组可以基于0-n的下标进行索引，切片对象可以通过内置的slice函数，并设置start,stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组。实例importnumpyasnpa=np....

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NumPy从数值范围创建数组这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组。numpy.arangenumpy包中的使用arange函数创建数值范围并返回ndarray对象，函数格式如下：numpy.arange(start,stop,step,dtype)根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个n...

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NumPy从已有的数组创建数组本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。numpy.asarraynumpy.asarray类似numpy.array，但numpy.asarray只有三个，比numpy.array少两个。numpy.asarray(a,dtype=None,order=None)参数说明：参数描述a任...

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NumPy创建数组ndarray数组除了可以使用底层ndarray构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。numpy.emptynumpy.empty方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：numpy.empty(shape,dtype=float,order='C')参数...

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NumPy数组属性本章节我们将来了解NumPy数组的一些基本属性。NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个...

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NumPy数据类型numpy支持的数据类型比Python内置的类型要多很多，基本上可以和C语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为Python内置的类型。下表列举了常用NumPy基本类型。名称描述bool_布尔型数据类型（True或者False）int_默认的整数类型（类似于C语言中的long，int32或int64）...

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NumPyNdarray对象NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以0下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray内部由以下内容组成：一个指向数据（内存或内存映射...

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NumPy安装Python官网上的发行版是不包含NumPy模块的。我们可以使用以下几种方法来安装。1、使用已有的发行版本对于许多用户，尤其是在Windows上，最简单的方法是下载以下的Python发行版，它们包含了所有的关键包（包括NumPy，SciPy，matplotlib，IPython，SymPy以及Python...

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NumPy教程NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的前身Numeric最早是由JimHugunin与其它协作者共同开发，2005年，TravisOliphant在Numeric中结合了另一个同性质...

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DjangoNginx+uwsgi安装配置在前面的章节中我们使用pythonmanage.pyrunserver来运行服务器。这只适用测试环境中使用。正式发布的服务，我们需要一个可以稳定而持续的服务器，比如apache,Nginx,lighttpd等，本文将以Nginx为例。你也可以直接参考：Pythonuwsgi安装...

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DjangoAdmin管理工具Django提供了基于web的管理工具。Django自动管理工具是django.contrib的一部分。你可以在项目的settings.py中的INSTALLED_APPS看到它：/HelloWorld/HelloWorld/settings.py文件代码：INSTALLED_APPS=(...

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Django表单HTML表单是网站交互性的经典方式。本章将介绍如何用Django对用户提交的表单数据进行处理。HTTP请求HTTP协议以"请求－回复"的方式工作。客户发送请求时，可以在请求中附加数据。服务器通过解析请求，就可以获得客户传来的数据，并根据URL来提供特定的服务。GET方法我们在之前的项目中创建一个sear...

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Django模型Django对各种数据库提供了很好的支持，包括：PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracle。Django为这些数据库提供了统一的调用API。我们可以根据自己业务需求选择不同的数据库。MySQL是Web应用中最常用的数据库。本章节我们将以Mysql作为实例进行介绍。你可以通过本站的MyS...

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Django模板在上一章节中我们使用django.http.HttpResponse()来输出"HelloWorld！"。该方式将数据与视图混合在一起，不符合Django的MVC思想。本章节我们将为大家详细介绍Django模板的应用，模板是一个文本，用于分离文档的表现形式和内容。模板应用实例我们接着上一章节的项目将在H...

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