温馨提示：由于个人手机设置不同，如果发现不能下载，请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-9274318.html】到电脑端继续下载（重复下载不扣费）。
1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。 2: 试题试卷类文档，如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案，请知晓。 3: 文件的所有权益归上传用户所有。 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 5. 本站仅提供交流平台，并不能对任何下载内容负责。 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
本文（Python科学计算与数据处理ppt课件.ppt）为本站会员（晟***）主动上传，文客久久仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私，请立即通知文客久久（发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服），我们立即给予删除！
NumPy 快速处理数据 12 NumPy ndarray 对象目录 o NumPy 的导入 o 创建数组 o 存取元素 o 多维数组 o 结构数组 3NumPy 的导入 o 标准的Python 中用列表(list) 保存一组值， 可以当作数组使用。但由于列表的元素可以 是任何对象，因此列表中保存的是对象的指 针。对于数值运算来说，这种结构显然比较 浪费内存和CPU 计算 o Python 提供了array 模块，它和列表不同 ，能直接保存数值，但是由于它不支持多维 数组，也没有各种运算函数，因此也不适合 做数值运算。 4NumPy 的导入 o NumPy 的诞生弥补了这些不足，NumPy 提 供了两种基本的对象：ndarray （n- dimensional array object ）和ufunc （ universal function object ）。 o ndarray( 下文统一称之为数组) 是存储单一数 据类型的多维数组，而ufunc 则是能够对数组 进行处理的函数。 o 函数库的导入 5 import numpy as np创建数组 在IPython 中输入函数名并添
Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved
工信部备案号：浙ICP备20026746号-2
公安局备案号：浙公网安备33038302330469号
本站为C2C交文档易平台，即用户上传的文档直接卖给下载用户，本站只是网络服务中间平台，所有原创文档下载所得归上传人所有，若您发现上传作品侵犯了您的权利，请立刻联系网站客服并提供证据，平台将在3个工作日内予以改正。
