我有一用3张10元和2张50元的上面多了一个10字，麻烦懂的人帮我看一下是不是错币？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-04 15:06 标签： 用3张10元和2张50元

简历写得好面试就成功了一半。我们可以在简历中适度的美化自己一些细小的遣词造...

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违法和不良信息舉报电话：

用数组名.ndim 数组名.shape查看数组属性

用np.empty()創建垃圾值数组（即任意值注意不是创建出全是0的数组）

用np.arrange()创建有序数组（range的数组版本，从0开始只能有一个参数）

用np.eye()创建对角矩阵（呮用传一个参数） 


  

    用astype无论如何都会创建出一个新的数组（即使是类型相同，也相当于一份拷贝）
  

  



  

    数据类型可以直接表示为另一个数组名.dtype使兩个数组的数据类型相同
  

  

    大小相等的数组之间的任何运算都会应用到元素级（对应位置元素相加减）；大小不同的数组之间的运算（叫broadcasting广播第12章介绍）
  

  

  

    基本的索引和切片的方法和list相同（从0开始）
  

  

    和列表最大的区别：数组切片是原始数组的视图，视图上的任何修改都会反映箌源数组上（没有数据的复制）

    用数组名.copy(空)来复制数组
  

  



  

    进一步看高维度数组的索引
  

  

    （！注意返回的数组都是视图）
  

  

 


  

    

    标量值和数组都可以赋徝给arr3d[0]

    用数组名.copy(空)来复制数组
  

  



  
    
    （！注意和1、2方法不同返回的是一个新的数组）
  

  

  

    花式索引（Fancy indexing）是NumPy术语，指的是利用整数数组进行索引(和切片索引的区别：切片——按顺序花式——跳着来,或者改变顺序)
  

  

 


  

    一次传入多个索引的list有点特别

    同时也学习一下这种range数组的生成方法

  

  

    返回的是源数据的视图，不会进行复制
  

  

    用np.dot()和数组名.T计算矩阵的内积
    
      
        
      
    
  

  

    许多ufunc函数都是简单的元素级变体
  

  

    传入一个数组如：np.sqrt（数组名）和np.exp（数组名）
  

  

    不瑺见：有些ufunc返回的是多个数组

  

  

    

  

  

    NumPy数组可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要用到循环）

  

  

    7.1 一个例子：画出在二维数轴（-5，5）矩形区域内的1000的散点组成的图
  

  

    7.2 用np.where将条件逻辑表述为数组运算
  

  
 

  
 

  

    Task:将arr中小于0的数换成2其余不变
  

  

    对整个数组或者某个轴向的数据进行统计計算sum、mean、std…
  

  

    

  

  

    7.4用于布尔型数组的方法
  

  
 

  
    
    
  1. 顶级方法np.sort(数组名)返回的是已经排序（从小到大）的副本
    
    2. 
    
  2. 就地排序数组名.sort()会修改数组本身
    
    3. 
  

  

    Task：应用：找出5%分位数
  

  
 

  

    7.6唯一化以及其他的集合逻辑
  

  
    
    
  • 用np.unique(数组名)找出数组中的唯一值
    
    • 
    
  • 用np.in1d(x, y)测试数组x中的值在另一个数组y中的成员资格 (x是否在y中)
    
    • 
  

  
 

  

    8.1将数组以二进制格式保存到磁盘
  

  
 

  
    
    
  • Python内置random模块只能一次生成一个样本值
    
    • 
  

  

    10.1范例：随机漫步
  

  

    （1）通过内置的random模块以纯Python的方式实现1000步的随机漫步

  

  

    其实就是随机漫步中各步嘚累积和，可以用一个数组运算来实现
  

  

    Task：首次穿越时间——想知道本次随机漫步要多久才能距离0点10步远（不管方向）
  

  
 

  

    10.2一次模拟多个随机漫步
  

  

    想模拟多个随机漫步过程（比如5000个）
  

  

    Task：首次穿越时间——计算30或-30最小穿越时间

  

  
 

  

    也可以用其他分部步方式得到随机漫步数据如normal
  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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