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Solve the system of equations 3 * x0 + x1 = 9 and x0 + 2 * x1 = 8: >>> a = np.array([[3,1], [1,2]]) >>> b = np.array([9,8]) >>> x = np.linalg.solve(a, b) >>> x array([ 2., 3.]) Check that the solution is correct: >>> np.allclose(np.dot(a, x), b) True查看全部
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print (np.vstack((list1,list2))) #將兩個數組分成兩行組成一個數組 print (np.hstack((list1,list2))) #將兩個數組相連 print (np.split(list1,2)) #將數組切分成幾個子數組 print (np.copy(list1)) #對數組進行拷貝查看全部
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Python數據分析大家族 --------------------- numpy：數據結構基礎 scipy:強大的科學計算方法(矩陣分析，信號分析，數理分析..) matplotlib:豐富的可視化套件 pandas：基礎數據分析套件 scikit-learn：強大的數據分析建模庫 keras：人工神經網絡查看全部
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#有這樣一個數組 lst=numpy.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7]], ?????????????[[7,8,9,10],[10,11,12,13]], ?????????????[[14,15,16,17],[18,19,20,21]] ??????????????]) #這是個3維，arr[3][2][4]數組 help(lst.sum): Help on built-in function sum: sum(...) ????a.sum(axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False) ??? ????Return the sum of the array elements over the given axis. ??? ????Refer to `numpy.sum` for full documentation. ??? ????See Also ????-------- ????numpy.sum : equivalent function #求和： print(lst.sum())?#結果為252 #如果用了axis這個參數（axis最大值為維數-1） 若axis為0： 則sum結果是 [[22 25 28 31] ?[32 35 38 41]] 即對lst第一維數組坐標不同，其他維坐標相同的值求和。生成除去了第一維的數組（這里結果是arr[2,4]） 若axis為1： sum結果是： [[ 5??7??9 11] ?[17 19 21 23] ?[32 34 36 38]] 是arr[3][4]數組，明顯，第二維去掉了，arr[3][4]這個結果數組中，每個數是之前的第二維作為變量求得的和 若axis為2： sum為： [[10 22] ?[34 46] ?[62 78]] numpy.array生成的數組的max，min方法也有axis這個參數，且也有這個屬性。查看全部
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