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NumPy的基础用法
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本文作者分享了其在使用numpy进行数据处理的体验,特别是在编写遗传算法时,发现numpy在进行轮盘对赌选取基因的过程中很方便。文章归纳了numpy的一些基本且常用的功能。
生成数列
作者指出numpy可以方便地生成有规律的数列,这对后续的运算很有帮助。
生成矩阵
文章提到,numpy可以用来生成矩阵,相似于pandas的DataFrame,可以先构建框架,再通过循环迭代更新数据。
筛选数据
文章提及如何使用numpy进行数据筛选,但未详细描述其具体方法。
矩阵拼接
作者表示,数据拼接是一个常见需求,numpy在这方面提供了便利。
矩阵的乘法
文章说明了numpy如何通过矩阵乘法快速实现乘法求和的操作。
其他常见的用法
numpy还可以快速实现提取数据中的最大值、最小值索引、对数据求和、求平均值等操作。
最后,作者提供了一个额外的提示,说明如何在jupyter notebook中显示代码的运行时间,这需要安装一个名为nbextensions的插件,具体安装方式也在文中有所描述。
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