Numpy 检测边缘

边缘检测(http://en.wikipedia.org/wiki/Edge_detection)是另一项流行的图像处理技术。scikit-image实现了一个Canny滤波器。该滤波器基于高斯分布的标准差,可以直接用来做边缘检测。除了二维数组中的图像数据,该滤波器还接受下列参数:

  • 高斯分布的标准差
  • 下边界阈值
  • 上边界阈值

具体步骤

我们使用的图像和上一攻略相同,代码实现也基本相同。你只需要特别注意调用Canny滤波器函数的那一行代码。

from sklearn.datasets import load_sample_images
from matplotlib.pyplot import imshow, show, axis
import numpy
import skimage.filter

dataset = load_sample_images()
img = dataset.images[0]
edges = skimage.filter.canny(img[..., 0], 2, 0.3, 0.2)
axis('off')
imshow(edges)
show()

上述代码生成了一幅由原始图像中的边缘构成的图像,具体如下图所示。

Numpy 检测边缘




Numpy教程
Numpy 教程Numpy 简介Numpy环境安装配置NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型Numpy数据类型转换NumPy数组属性NumPy 创建数组NumPy 从已有数组创建数组NumPy 从数值范围创建数组NumPy 切片和索引NumPy 高级索引NumPy 广播(Broadcast)NumPy 迭代数组Numpy 数组操作NumPy 位运算NumPy 字符串函数NumPy 数学函数NumPy 算术函数NumPy 统计函数NumPy 排序函数NumPy 条件筛选函数NumPy 字节交换NumPy 副本和视图NumPy 矩阵库(Matrix)NumPy 线性代数NumPy IONumPy MatplotlibNumpy 矩阵乘法Numpy 结构化数组Numpy 读写文件Python NumPy 的基本切片和高级索引如何修复在Python中所有输入数组必须有相同的维数如何修复:NameError name 'np' is not defined如何修复:No module named NumPy如何修复:‘numpy.float64’ object cannot be interpreted as an integer如何修复:‘numpy.ndarray’ object has no attribute ‘append’如何修复:numpy.ndarray’ object has no attribute ‘index’如何修复:runtimewarning: invalid value encountered in double_scalars如何修复:TypeError: cannot perform reduce with flexible type如何修复:ValueError: setting an array element with a sequence如何在Python中从对数正态分布中生成随机数如何获得Python数组中一个元素的地址如何在Python中实现梯度下降以寻找局部最小值如何在Python中实现加权均方误差如何在Windows上安装Numpy如何在Julia中安装NumPy包如何用NumPy来反转矩阵如何在Python的NumPy中对数组进行标准化如何在Python中进行Breusch-Pagan测试如何在Python中进行重复测量的方差分析如何在Python中进行双向方差分析如何在Python中进行Anderson-Darling测试如何在Python中进行Grubbs测试如何在Python中进行多变量正态性测试如何在Python中进行二次回归如何在Python中执行量化回归如何在Python中通过直方图绘制正态分布在部署机器学习模型之前,如何准备数据如何对Python NumPy数组进行并列排序如何用NumPy读取CSV文件如何在Python中降低稀疏矩阵的维度如何对代表图像的NumPy数组进行重采样如何在Python中检索数组的整个行或列如何用NumPy抑制小数的科学符号的使用用Numpy实现sigmoid函数使用NumPy从头开始实现神经网络Python Numpy中的Kaiser在Python中使用NumPy制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格使用Numpy和Matplotlib绘制正态分布图Python中的numpy bartlett()Python numpy.broadcast_to()函数Python numpy.byte_bounds()函数Python中的numpy.char.add()函数Python中的numpy.char.multiply()函数Python numpy.common_type()函数Python numpy.correlate()函数Python Numpy count_nonzero函数Python中的numpy.diff()Python numpy.dtype.kind()函数Python numpy.dtype.subdtype()函数Python numpy.find_common_type()函数使用Python NumPy的绝对偏差和绝对平均偏差在Python中向数据时间对象添加月份用Python分析二手车的销售价格NumPy数组的基础知识NumPy数组相对于Python数组的好处用Python构建GUI应用的铅笔草图在Python中检查数值是否为无穷大或NaN在Python中使用NumPy计算一组数据的柱状图用NumPy 模块对bin进行nums计算的直方图用Python将协方差矩阵转换为相关矩阵使用Python创建一个相关的矩阵创建一个充满所有零的Numpy数组从Numpy数组创建一个Pandas DataFrame,并指定索引列和列头在Python中使用NumPy创建一个白色图像在NumPy中创建你自己的通用函数NumPy.dot()与Python中'*'操作的区别Pandas与NumPy的区别在Python中对赫米特数列进行微分Python中的数字低通巴特沃斯滤波器在Python中对两个一维序列进行离散线性卷积并获得它们重叠的地方使用机器学习进行疾病预测在Python中,当系数为多维时,在x点评估Hermite_e数列在Python中评估一个einsum表达式的最低成本收缩顺序查找NumPy数组中的最大和最小元素查找一个NumPy数组的内存大小在Python中生成Chebyshev多项式的Vandermonde矩阵在Python中使用NumPy获取数组与字母矢量的外积Python Numpy 中的Hanning如何在Python中计算置信区间如何用Python计算克莱默V如何在Python中计算MAPE如何在Python中计算移动平均线如何在Python中计算残余的平方和如何用Python计算SMAPE如何在Python中计算 Studentized Residuals如何用Python将图像转换为NumPy数组并保存为CSV文件如何在Python中把分类特征转换为数字特征如何将图像转换为NumPy数组如何在Python中把NumPy数组转换为字典如何将NumPy数组转换为列表如何将Pytorch张量转换为Numpy数组如何在Python中使用NumPy创建一个矢量如何用Pandas在Python中创建虚拟变量如何在Python中创建频率表如何使用Numpy模块裁剪图片如何在Python中做指数和对数的曲线拟合如何在Python中使用Sklearn进行培训测试分割如何从一维数组中提取一个特定的列如何在Python中提取与fft值相关的频率如何在Python中查找概率分布Python numpy.finfo()函数Python Numpy MaskedArray.masked_less()函数Python Numpy MaskedArray.masked_less_equal()函数Python Numpy MaskedArray.masked_not_equal()函数Python Numpy MaskedArray masked_outside()函数Python Numpy MaskedArray.masked_where()函数Python numpy.matrix.A()函数Python numpy.maximum_sctype()函数Python numpy.may_share_memory()函数Numpy Meshgrid函数Python numpy.mintypecode()函数Python numpy.obj2sctype()函数Python numpy.outer()函数Python numpy.promoted_types()函数Python numpy.real()函数Python numpy.real_if_close()函数Python Numpy recarray.conjugate()函数Python numpy.result_type()函数Python numpy.roots()函数Python numpy.sctype2char()函数Python numpy.shares_memory()函数Python中的numpy.sign()Python Numpy size()函数Python中的numpy.sqrt()Python numpy.Trapz()函数Python中的numpy.trim_zeros()Python numpy.typename()函数Numpy ufunc 通用函数NumPy矢量乘法Python numpy.who函数Numpy向量操作的并行化使用Logistic回归进行安置预测从NumPy数组中绘制直线图Python numpy中的BlackmanPython Lists VS Numpy ArraysPython numpy.assert_allclose()方法Python numpy.busday_count()方法Python Numpy dstack()方法Python Numpy expandtabs()方法Python numpy.fill_diagonal()方法Python Numpy fromarrays()方法Python Numpy fromrecords()方法Python Numpy getmask()方法Python Numpy getmaskarray()方法Python numpy.isin()方法Python numpy.isnat()方法Python numpy.lookfor()方法Python numpy.ma.ids()方法python Numpy masked_equal()方法Python Numpy np.chebfit()方法Python numpy.frombuffer()函数Python numpy.fromfunction()函数Python numpy.fromiter()函数Python numpy.fromstring()函数神经网络的Numpy梯度-下降优化器NumPy.histogram()方法在Python中的应用Python numpy.info()函数Python numpy.imag()函数Python中的numpy.info()函数Python numpy.issubclass_()函数Python中的numpy.ldexp()Python numpy.ma.allclose()函数Python numpy.ma.append()函数Python numpy.ma.choose()函数Python numpy.ma.clump_masked()函数Python numpy.ma.clump_unmasked()函数Python numpy.ma.fill()函数Python numpy.ma.fix_invalid()函数Python numpy.ma.flatnotmasked_contiguous()函数Python numpy.ma.flatnotmasked_edges()函数Python numpy.ma.is_mask()函数Python numpy.ma.is_masked()函数Python numpy.ma.make_mask()函数Python numpy.ma.make_mask_none()函数Python numpy.ma.MaskedArray.count()函数Python numpy.ma.MaskedArray.nonzero()函数Python numpy.ma.MaskedArray.toflex()函数Python numpy.ma.MaskedArray.tolist()函数Python numpy.ma.masked_all()函数Python numpy.ma.masked_all_like()函数Python numpy.ma.masked_values()函数Python numpy.ma.mask_cols()函数Python numpy.ma.mask_or()函数Python numpy.ma.notmasked_contiguous函数Python numpy.ma.notmasked_edges()函数Python numpy.ma.where()函数Python Numpy MaskedArray.all()函数Python Numpy MaskedArray.anom()函数Python Numpy MaskedArray.any()函数Python Numpy MaskedArray.argmax()函数Python Numpy MaskedArray.argmin()函数Python Numpy MaskedArray asanyarray()方法Python Numpy MaskedArray asarray()方法Python Numpy MaskedArray.compressed()函数Python Numpy MaskedArray.fill()方法Python Numpy MaskedArray.getdata()Python Numpy MaskedArray.masked_greater()函数Python Numpy MaskedArray.masked_greater_equal()函数Python Numpy MaskedArray.masked_inside()函数Python Numpy MaskedArray.masked_invalid()函数Python Numpy np.chebfromroots()方法Python Numpy np.chebgrid2d()方法Python Numpy np.chebgrid3d()方法Python Numpy np.chebroots()方法Python Numpy np.chebval()方法Python Numpy np.chebval2d()方法Python Numpy np.chebval3d()方法Python Numpy np.chebvander()方法Python Numpy np.chebvander2d()方法Python Numpy np.cholesky()方法Python Numpy np.disp()方法Python Numpy np.ediff1d()方法Python Numpy np.heavyiside()方法Python Numpy np.herm2poly方法Python Numpy numpy.resize()Python Numpy numpy.transpose()Python numpy.printoptions()方法Python numpy.putmask()方法Python NumPy - 如果输入是复数且所有虚数部分接近零,则返回实数部分Python Numpy的结构化数组Python将字符串数组转换为浮点数数组的方法使用Python中的NumPy,用大的有限数代替无穷大,并为复杂的输入值填充NaN在Python中用0替换NaN并填充负无穷值使用NumPy在Python中以弧度返回复数参数的角度返回数组元素在轴0上的累积乘积,在Python中把NaN视为1在Python中返回数组沿轴0的最大值或忽略任何NaN的最大值在Python中返回数组的最大值或忽略任何NaN的最大值返回Python中用scimath将输入值提高到的幂的结果在Python中对相关矩阵进行排序在Python中使用NumPy的张量收缩与爱因斯坦求和惯例训练集、测试集与验证集使用Python对战争进行Twitter情绪分析在Python中使用NumPy的向量外积与爱因斯坦求和惯例NumPy中的矢量操作Python中的Welch's t-测试
Numpy 基础
NumPy的属性
Numpy 科学计算
Numpy 科学计算Numpy 安装IPythonNumpy 使用IPython的shellNumpy 阅读手册页Numpy 安装MatplotlibNumpy 运行基于Web的notebookNumpy 导出基于Web的notebookNumpy 导入基于Web的notebookNumpy 配置notebook服务器Numpy 初探SymPy配置Numpy 安装SciPyNumpy 安装PILNumpy 调整图像大小Numpy 创建视图和副本Numpy 翻转图像Numpy 高级索引Numpy 位置列表型索引Numpy 布尔型索引Numpy 数独游戏中的跨度技巧Numpy 用广播机制扩展数组Numpy 斐波纳契数列求和Numpy 寻找质因数Numpy 寻找回文数Numpy 确定稳态向量Numpy 发现幂律分布Numpy 定期在低点做交易Numpy 随机时间点做交易Numpy 埃氏筛筛选整数Numpy 使用缓冲区协议Numpy 使用数组接口Numpy 与MATLAB和Octave交换数据Numpy 安装RPy2Numpy 连接到RNumpy 传递NumPy数组到JPypeNumpy 谷歌云中部署NumPyNumpy 加载图像到内存映射区Numpy 合并图像Numpy 图像的模糊化处理Numpy 复制声音片段Numpy 合成声音Numpy 设计音频滤波器Numpy 用索贝尔滤波器进行边缘检测Numpy 创建一个通用函数Numpy 用chararray做字符串操作Numpy 忽略负值和极值Numpy 用recarray创建评分表Numpy 寻找勾股数Numpy 用timeit进行性能分析Numpy 用IPython进行性能分析Numpy 安装line_profilerNumpy 用line_profiler分析代码Numpy 用cProfile扩展模块分析代码Numpy 用IPython进行调试Numpy 用pudb进行调试Numpy 安装PyflakesNumpy 用Pyflakes进行静态分析Numpy 用Pylint分析代码Numpy 用docstrings测试代码Numpy 编写单元测试Numpy 用模拟对象测试代码Numpy 基于BDD方式的测试Numpy 安装CythonNumpy 构建Hello World程序Numpy 在Cython中使用NumPyNumpy 调用C语言函数Numpy 分析Cython代码Numpy 用Cython求阶乘的近似值Numpy 安装scikits-learnNumpy 加载范例数据集Numpy 用scikits-learn对道琼斯成分股做聚类分析Numpy 安装scikits-statsmodelsNumpy 用scikits-statsmodels做正态性检验Numpy 安装scikits-imageNumpy 检测角点Numpy 检测边缘Numpy 安装PandasNumpy 用Pandas估计股票收益Numpy 从statsmodels加载数据到pandas对象Numpy 重采样时间序列数据Numpy 科学计算
Numpy 数组操作
Numpy - np.char.endswith() 方法Python numpy.apply_along_axis()Python numpy.apply_over_axes()Python numpy.delete()Python numpy.flip()Python numpy.fliplr()Python numpy.flipud()Python numpy.insert()Python numpy.ravel()Python numpy.shapes()Python numpy.roll()Python numpy.rot90()Python numpy.append()Python numpy.repeat()Python numpy.tile()Python numpy.asarray_chkfinite()Python numpy.asfarray()Python numpy.asfortranarray()Python numpy.atleast_1d()Python numpy.atleast_2d()Python numpy.atleast_3d()Python numpy.ma.row_stack()Python numpy.asscalar()Python numpy.squeeze()在NumPy数组的末尾添加数值计算一个二维NumPy数组中所有列的总和改变给定的numpy数组的数据类型改变一个NumPy数组的尺寸结合一维和二维的NumPy数组对NumPy数组进行比较和过滤计算两个多维NumPy数组的克朗克乘积将一个一维数组转换为一个二维Numpy数组将一个NumPy数组转换为一个图像将NumPy数组转换为带头文件的Pandas数据框架NumPy数组中的复制和查看计算NumPy数组中非NaN元素的数量创建一个连续的扁平化的NumPy数组使用NumPy创建一个数组,它是给定大小的每个连续子数组的平均值Numpy中reshape()和resize()方法的区别按Fortran顺序显示Numpy数组使用NumPy将每一行除以一个向量元素提取NumPy复数数组的实部和虚部寻找两个NumPy数组之间的共同值寻找两个NumPy数组之间的共同值在Numpy中查找一个数组元素的长度(字节)和元素消耗的总字节数查找Numpy数组中每个字符串元素的长度寻找NumPy数组中最频繁的值查找NumPy数组中一个序列的出现次数查找NumPy数组元素的和与积查找两个NumPy数组的并集查找NumPy数组中的唯一行扁平化 一个NumPy数组的列表使用NumPy在Python中扁平化一个矩阵从元素上获取NumPy数组值的幂如何在NumPy数组周围添加一个边框如何追加两个NumPy数组如何检查NumPy数组中是否存在指定的值如何检查一个给定的NumPy数组的元素是否为非零如何比较两个NumPy数组如何将两个二维NumPy数组串联起来如何在Python中把一维数组作为列转换成二维数组如何将一维图元数组转换为二维Numpy数组如何根据条件过滤二维NumPy数组如何在NumPy 1d-array中找到最大值和最小值如何获得一个3D NumPy数组的所有2D对角线如何用NumPy获得数组的唯一元素如何使NumPy数组成为只读如何在NumPy数组上映射一个函数如何使用给定的索引位置重新排列二维NumPy数组的列如何用NumPy删除只包含0的数组行如何删除Numpy数组中包含非数字值的列如何从一个给定的NumPy数组中移除NaN值如何根据多个条件从Numpy数组中删除行如何使用NumPy在字符串数组以后缀结束的地方返回一个布尔数组的真值如何在NumPy中为行和列设置坐标轴如何交换一个给定的NumPy数组的列在NumPy数组中插入一个新轴连接NumPy数组Python numpy.alen()Python numpy.column_stack()Python numpy.concatenate()NumPy 使用Binet公式的斐波那契数列NumPy 通过多个条件过滤行数Python numpy.hsplit()Python numpy.hstack()Python numpy.i0()Python numpy.in1d()函数Python numpy.intersect1d()函数Python numpy.ix_()函数Python numpy.ma.compress_cols()函数Python numpy.ma.compress_rowcols()函数Python numpy.ma.mask_rowcols()函数Python numpy.ma.mask_rows()函数Python Numpy MaskedArray.allequal()函数Python Numpy MaskedArray.astype()函数Python Numpy MaskedArray.atleast_1d()函数Python Numpy MaskedArray.atleast_2d()函数Python Numpy MaskedArray.atleast_3d()函数Python Numpy MaskedArray.average()函数Python Numpy MaskedArray.common_fill_value()函数Python Numpy MaskedArray.conjugate()函数Python Numpy MaskedArray.cumprod()函数Python Numpy MaskedArray.cumsum()函数Python Numpy MaskedArray.default_fill_value()函数Python Numpy MaskedArray.flatten()函数Python Numpy MaskedArray.masked_equal()函数Python Numpy MaskedArray.maximum_fill_value()函数Python Numpy MaskedArray.mean()函数Python Numpy MaskedArray.median()函数Python Numpy MaskedArray.minimum_fill_value()函数Python Numpy MaskedArray.prod()函数Python Numpy MaskedArray.ravel()函数Python Numpy MaskedArray.reshape()函数Python Numpy MaskedArray.resize()函数Python Numpy MaskedArray.std()函数Python Numpy MaskedArray.sum()函数Python Numpy MaskedArray.swapaxes()函数Python Numpy MaskedArray.transpose()函数Python Numpy MaskedArray.var()函数Python numpy.mask_indices()函数Python numpy.matlib.empty()函数Python numpy.matlib.zeros()函数Python numpy.moveaxis()函数Python numpy.ravel_multi_index()函数Python Numpy recarray.all()函数Python Numpy recarray.any()函数Python Numpy recarray.argmax()函数Python Numpy recarray.argmin()函数Python Numpy recarray.argpartition()函数Python Numpy recarray.argsort()函数Python Numpy recarray.bytewap()函数Python Numpy recarray.clip()函数Python Numpy recarray.compress()函数Python Numpy recarray.conj()函数Python Numpy recarray.cumprod()函数Python Numpy recarray.cumsum()函数Python Numpy recarray.dot()函数Python Numpy recarray.fill()函数Python Numpy recarray.flatten()函数Python Numpy recarray.max()函数Python Numpy recarray.mean()函数Python Numpy recarray.min()函数Python Numpy recarray.nonzero()函数Python Numpy recarray.partition()函数Python Numpy recarray.prod()函数Python Numpy recarray.ppp()函数Python Numpy recarray.put()函数Python Numpy recarray.ravel()函数Python Numpy recarray.repeat()函数Python Numpy recarray.swapaxes()函数Python Numpy recarray.tobytes()函数Python Numpy recarray.tolist()函数Python Numpy recarray.tostring()函数Python Numpy recarray.trace()函数Python Numpy recarray.var()函数Python numpy.rollaxis()函数Python numpy.select()函数Python numpy.setdiff1d()函数Python numpy.setxor1d()函数Python numpy.stack()Python numpy.swapaxes()函数Python numpy.tril_indices()函数Python numpy.union1d()函数Python numpy.unravel_index()函数Python numpy.unwrap()Python numpy.vander()函数Python numpy.vsplit()函数python numpy.vstack()用NumPy数组进行Python广播Python numpy.array_split()方法Python numpy.copyto()函数Python Numpy.dsplit()方法Python Numpy np.can_cast()方法Python Numpy np.char.enderswith()方法Python Numpy np.cheb2poly()方法Python Numpy np.chebadd()方法Python Numpy np.chebdiv()方法Python Numpy np.chebmul()方法Python Numpy np.chebmulx()方法Python Numpy np.chebpow()方法Python Numpy np.chebsub()方法Python Numpy np.coords()方法Python Numpy np.eigvals()方法Python Numpy np.flatiter()方法Python Numpy np.hypergeometric()方法Python Numpy np.kron()方法Python Numpy np.lognormal()方法Python Numpy np.logseries()方法Python Numpy np.ma.common_fill_value()方法Python Numpy np.ma.concatenate()方法Python Numpy np.ma.innerproduct()方法Python Numpy np.ma.mini()方法Python Numpy np.min_scalar_type()方法Python Numpy np.multinomial()方法Python Numpy np.multivariate_normal()方法Python Numpy np.negative_binomial()方法Python Numpy numpy.choice()Python Numpy数组的操作Python反转一个numpy数组重塑NumPy数组在NumPy中拆分数组使用NumPy将数组元素转换为浮点数类型
Numpy 示例
在Python中求解线性方程并返回3D图形在Python中使用NumPy计算给定复数根的Hermite_e数列的根在Python中使用Numpy对0轴上的Hermite_e系列进行积分如何在Python中使用Numpy创建Zeros数组在Python中使用Numpy在单行中对两个矩阵进行乘法使用numpy打印nxn棋盘模式Python将列表中的所有数字相乘(7种不同方式)计算二维NumPy数组中各维度的平均值计算两个给定NumPy数组的pearson乘积使用NumPy数组将摄氏值列表转换成华氏值Numpy创建一个充满所有1的数组Numpy用随机值创建一个数组用NumPy显示某月的所有日期用NumPy查找某月的工作日数使用NumPy获取昨天、今天和明天的日期如何用NumPy在Python中随机选择数组的行如何对一个Numpy数组进行排序Python 从numpy浮点数数组中过滤出整数Python查找Numpy数组列表的平均值Python将一个2D的numpy数组扁平化为1D数组Python将2d numpy数组与1d数组对应相乘Python 用列的平均值替换NaN值Python在numpy数组中用0替换负值Python在numpy数组中添加行/列的方法在Python中将一个Chebyshev级数加到另一个Chebyshev级数中在 Python 中将 Hermite_e 系列相加在Python中将一个Hermite级数添加到另一个Hermite级数中在Python中将两个Laguerre级数相加在Python中将一个Legendre级数加到另一个Legendre级数上Python中计算Chebyshev级数的根在Python中使用给定复根计算Chebyshev级数的根Python中计算Hermite_e系列的根用Python计算具有给定复根的Hermite_e级数的根在Python中计算Hermite级数的根使用Python计算已知复数根的Hermite级数的根在Python中计算拉盖尔级数的根在Python中计算给定复数根的Laguerre级数的根在Python中计算Legendre级数的根使用Python计算带有给定复根的Legendre级数的根将Chebyshev级数转换为Python中的多项式将Hermite_e级数转换为Python中的多项式将 Hermite 级数转换为 Python 中的多项式将拉盖尔级数转换为Python中的多项式在Python中将Legendre级数转换为多项式将Python中的多项式转换为Chebyshev级数在Python中将多项式转换为Hermite_e级数在Python中将多项式转换为Hermite级数将Python中的多项式转换为Laguerre系列将 Python 中的多项式转换为勒让德级数在Pandas中从列表,Numpy数组和字典中创建Series在Python中区分Chebyshev级数并将每个区分乘以标量分化Chebyshev级数并在Python中设置导数Python中的Chebyshev级数微分在Python中对Chebyshev级数进行求导,设置导数并将每个导数乘以标量在Python中用多维系数区分Chebyshev级数在Python中沿轴1对具有多维系数的Chebyshev级数进行区分在Python中沿特定轴差分一个具有多维系数的Chebyshev级数在Python中区分一个Hermite_e系列并将每个区分乘以标量分化一个Hermite_e级数并在Python中设置导数在Python中对Hermite_e级数进行求导在Python中对Hermite_e级数进行微分、设置导数并将每个微分乘以标量使用Python对具有多维系数的Hermite_e级数进行微分Python中沿轴1区分具有多维系数的Hermite_e级数在Python中沿特定轴对具有多维系数的Hermite_e级数进行微分在Python中区分Hermite级数并将每个微分乘以标量使用Python分化Hermite级数并设置导数在Python中对Hermite系数进行求导在 Python 中对 Hermite 级数进行求导,设置导数并将每次求导乘以标量在 Python 中对具有多维系数的 Hermite 级数进行微分在Python中跨第1个轴对具有多维系数的Hermite级数进行微分在Python中,沿特定轴对具有多维系数的Hermite级数进行微分在Python中分化Laguerre级数并将每个分化乘以标量使用Python分化拉盖尔级数并设置其导数在Python中对Laguerre级数进行微分在Python中区分Laguerre级数,设置导数并将每个导数乘以标量用Python在多维系数的Laguerre系列中求导数在Python中沿轴1对具有多维系数的Laguerre级数进行区分用Python在特定轴上求解多维系数的Laguerre级数导数在 Python 中对 Legendre 级数进行不同化并将每个差分乘以标量在Python中区分Legendre级数并设置导数Python中的Legendre级数求导在Python中对勒让德级数求导,设置导数并将每个导数乘以标量在Python中对具有多维系数的Legendre级数进行微分在Python中沿着第1轴对具有多维系数的Legendre级数进行微分在Python中沿特定轴差分具有多维系数的Legendre级数在Python中将一个切比雪夫级数除以另一个在Python中除以一个Hermite_e级数和另一个级数在Python中将一个Hermite级数除以另一个Hermite级数在Python中将一个拉盖尔级数除以另一个在Python中将一个Legendre级数除以另一个在Python中评估二维切比雪夫级数在点(x, y)处的值在Python中使用一维系数数组,在点(x, y)处计算2-D Chebyshev级数在Python中使用3D系数数组评估2-D Chebyshev级数中(x, y)点在Python中对x和y的笛卡尔积上求解二维切比雪夫级数在Python中使用一维系数数组求解二维Chebyshev级数的笛卡尔积在Python中使用3D系数数组对x和y的Cartesian乘积上评估2D Chebyshev级数在Python中对点(x,y)评估2-D Hermite_e级数在 Python 中,使用一维系数数组来评估二维 Hermite_e 级数中点(x,y)的值在Python中使用具有3D系数数组的hermite_e方法在点(x,y)处评估2-D Hermite_e级数在 Python 中计算二维 Hermite_e 级数在 x 和 y 的笛卡尔积上的值在Python中使用1d系数数组评估笛卡尔积的x和y上的2-D Hermite_e级数评估Python中具有3D系数数组的x和y的笛卡尔积上的2-D Hermite_e系列在 Python 中计算二维 Hermite 级数的点 (x, y)的值在Python中使用1D系数数组在点(x,y)处计算2-D Hermite级数在Python中使用三维系数数组求解点(x,y)上的二维Hermite级数在Python中计算笛卡尔积x和y的二维Hermite级数在 Python 中用一维系数数组计算笛卡尔积 x 和 y 上的 2D Hermite 级数在Python中使用3D系数数组计算笛卡尔积x和y上的2D Hermite级数在Python中计算笛卡尔积x和y的2-D Laguerre级数在Python中使用一维系数数组评估笛卡尔积x和y的2-D Laguerre级数在Python中使用3D系数数组对Cartesian乘积x和y上的2-D Laguerre级数进行评估用Python计算2D Laguerre系数Python中使用一维系数数组在点(x,y)处评估2D Laguerre级数在Python中使用3D系数数组计算2D Laguerre级数的点(x,y)在Python中计算在点(x,y)处评估2D Legendre系列在Python中使用一维系数数组计算二维勒让德(Legendre)级数的(x, y)点在Python中使用三维系数数组在点(x,y)处评估二维Legendre级数在Python中计算笛卡尔积中x和y的2D Legendre级数在Python中使用一维系数数组计算笛卡尔积x和y的2D勒让德级数在Python中使用3D系数数组对x和y的笛卡尔积上评估2D Legendre级数在Python中计算三维Chebyshev级数的点值(x,y,z)Python中使用一个二维系数数组在点(x,y,z)处评估三维Chebyshev级数在Python中使用4D系数数组将点(x,y,z)处的3-D Chebyshev系列求值在Python中计算笛卡尔积x,y和z的3-D Chebyshev级数使用Python中的2D数组系数在x、y和z的笛卡尔积上评估3D Chebyshev级数在Python中使用4d系数阵列,计算笛卡尔积x、y和z上的3-D Chebyshev系列用Python在点(x,y,z)处评估3-D Hermite_e级数Python中使用2D系数数组对点(x,y,z)求解3D Hermite_e级数在Python中计算笛卡尔积x、y和z的3D Hermite_e级数在Python中使用2D系数数组,在x、y和z的笛卡尔积上评估3-D Hermite_e级数在Python中使用4D系数数组在x、y和z的笛卡尔积上计算3D Hermite_e级数在Python中计算三维Hermite级数的值用Python中的2D系数数组在点(x,y,z)处评估3D Hermite级数在Python中使用4D系数数组计算3D Hermite级数所需的点(x,y,z)在Python中计算笛卡尔积 x、y 和 z 上的三维 Hermite 级数在 Python 中使用二维系数数组,评估笛卡尔积 x、y 和 z 上的三维 Hermite 级数在Python中使用4d系数数组计算笛卡尔乘积x,y和z的3-D埃尔米特级数在Python中计算笛卡尔积上的三维Laguerre级数在Python中使用2d系数数组计算三维Laguerre级数的笛卡尔乘积在Python中使用一个4D系数数组来评估笛卡尔积x、y和z上的3D Laguerre级数在Python中计算3D Laguerre级数在Python中使用2D系数数组在点(x,y,z)处评估3D Laguerre系列用Python的4D系数数组在点(x,y,z)处评估3D Laguerre级数在Python中计算三维勒让德级数在Python中使用2D系数数组计算3D Legendre系列点(x,y,z)用Python中的4D系数数组在点(x,y,z)处评估3D Legendre级数在 Python 中计算三维勒让德级数在Python中使用二维系数数组计算笛卡尔积x、y和z的三维勒让德级数在Python中使用4d系数数组来评估笛卡尔积x、y和z的3D勒让德级数在Python中,对点x和每个维度的x的系数数组的形状进行扩展,评估Chebyshev系列在Python中在系数的列上广播点x的Chebyshev级数的评估在Python中计算Chebyshev级数中的点x值在 Python 中对多维 Chebyshev 级数系数进行计算在Python中对点阵x计算Hermite_e级数在Python中对点列表x求Hermite_e级数的值在Python中对多维点数组x评估Hermite_e级数使用Python计算在点x处的Hermite_e级数以及扩展x每个维度的系数数组形状在Python中对系数的列广播上的点x求取Hermite_e级数在Python中计算Hermite_e级数在点x处的值在Python中,当系数为多维时,在点x上计算Hermite_e级数在Python中使用多维系数数组为点x评估Hermite_e级数在Python中计算Hermite_e级数在元组点x处的值在Python中对一个Hermite级数使用一系列点x进行评估使用Python在列表中评估Hermite序列在Python中评估Hermite级数在点x,扩展系数阵列的每个维度形状用 Python 在列系数上广播计算 Hermite 级数中点 x 的值用Python在点x处评估Hermite级数在Python中对多维系数下的点x求解Hermite级数在Python中使用多维系数数组评估Hermite级数的点x在Python中计算Hermite级数的元组点在Python中对Laguerre系列进行数组点的评估在Python中对列表x计算Laguerre级数的值用Python在多维点数组x中计算拉盖尔级数Python中对系数扩展为每个维度的形状,以及在点x处评估Laguerre级数在 Python 中对系数列的列上广播点 x 并求解拉盖尔级数在Python中计算Laguerre级数的点x的值评估多项式系数为多维数组时在Python中的拉盖尔级数点x处的值在Python中使用多维系数数组评估拉盖尔级数在Python中评估Laguerre级数中的元组点x在Python中评估Legendre级数的数组x中的点在Python中对点列表x求解Legendre级数在Python中评估多维点x处的Legendre系列在Python中计算Legendre级数在点x处的值以及扩展系数数组的每个维度的形状在Python中广播系数列中的点x上评估Legendre级数在Python中计算Legendre级数的点x在Python中,当系数为多维时,在点x处评估Legendre级数在Python中对元组中的点评估Legendre级数在Python中使用给定复数根生成Chebyshev级数在Python中使用给定根生成一个Chebyshev序列在Python中使用给定的复根生成Hermite_e序列用Python生成具有给定根的Hermite_e系列在Python中生成具有给定复根的Hermite系列在Python中生成具有给定根的Hermite级数用Python生成具有给定复根的Laguerre级数用Python生成具有给定根的Laguerre序列在Python中使用给定的复数根生成Legendre级数在Python中使用给定的根生成Legendre级数用Python生成Legendre级数的Vandermonde矩阵在Python中获取Chebyshev系列到数据的最小二乘拟合在Python中获得Hermite_e级数的最小二乘拟合在Python中获得Hermite级数对数据的最小二乘拟合在Python中获取拉盖尔级数的最小二乘拟合
Numpy 创建数组
Python中的numpy.empty()函数Python中的numpy.empty_like()函数Python中numpy.eye()函数Python中numpy.identity()函数Python中numpy.ones()函数numpy.ones_like()函数numpy.zeros ()函数numpy.zeros_like()函数numpy.full_like()函数NumPy数组的基础知识numpy.asarray 转换为数组numpy.asanyarray() 将输入转换为数组Python numpy.arange()Python numpy.diag()Python numpy.diagflat()Python numpy.linspace()Python numpy.logspace()Python numpy.tri()Python numpy.tril()Python numpy.triu()Python numpy.asanyarray()Python numpy.asarray()Python numpy.ascontiguousarray()Python numpy.geomspace()numpy.full()创建一个一维的NumPy数组将Python字典转换为NumPy数组的不同方法如何建立一个包含两个NumPy数组的所有组合的数组如何将列表和元组转换成NumPy数组如何将NumPy数组复制到另一个数组中如何在Python中用NumPy创建一个常数矩阵如何创建一个NumPy 1D-数组,在一个区间内有等距的数字如何用Numpy Arrange创建一个线性递增值的序列如何创建一个空的和一个完整的NumPy数组如何在Python中使用Numpy创建零点阵列如何用NumPy生成二维高斯阵列如何在Python中使用NumPy where()的多个条件Python中的NumPy数组NumPy阵列的形状Python中的numpy.loadtxt()Numpy MaskedArray.argsort()函数Python中的numpy.pad()函数打印完整的Numpy数组,无需截断
Numpy 问答
Numpy中Flatten()和Ravel()函数的区别
Numpy 逻辑函数
Python numpy.all()Python numpy.any()Python numpy.greater()Python numpy.greater_equal()Python numpy.iscomplex()Python numpy.isfinite()Python numpy.isinf()Python numpy.isnan()Python numpy.isneginf()Python numpy.isposinf()Python numpy.isreal()Python numpy.less()Python numpy.less_equal()Python numpy.not_equal()Python numpy.array_equal()Python numpy.array_equiv()Python numpy.equal()Python numpy.iscomplexobj()Python numpy.isfortran()Python numpy.isrealobj()Python numpy.isscalar()Python numpy.logical_and()Python numpy.logical_not()Python numpy.logical_or()Python numpy.logical_xor()如何删除Numpy数组中包含非数字值的行NumPy数组 - 逻辑操作Python numpy.frompyfunc()
Numpy 矩阵函数
Python numpy.asmatrix()Python numpy.bmat()Python numpy.matrix()计算一个NumPy数组的对角线元素的总和Python Numpy matrix.put()用NumPy计算矩阵的逆值在Python中使用NumPy计算两个给定向量的外积用NumPy查找给定矩阵的行数和列数生成两个NumPy数组的矩阵乘积如何在Python中计算两个向量的点积如何用NumPy计算矩阵的行列式如何计算两个给定的NumPy数组的交叉相关如何计算NumPy数组中唯一值的频率如何在Python中创建一个随机整数的矩阵如何在Python中用NumPy创建一个空矩阵如何用Numpy查找矩阵的辅助因子如何在Python中用NumPy在矩阵中随机插入NaN如何在Python中使用NumPy通过重复元素对矩阵进行升频在Python中使用NumPy将复数矩阵相乘Python numpy.linalg.det()Python numpy.linalg.eig()Python Numpy matrix.I()numpy矩阵操作 empty()函数numpy矩阵操作eye()函数numpy矩阵操作的ident()函数numpy矩阵运算 ones()函数numpy矩阵运算rand()函数numpy矩阵运算randn()函数numpy矩阵操作 repmat()函数numpy矩阵操作zeros()函数NumPy中的并行矩阵-向量乘法Python Numpy matrix.argmax()Python Numpy matrix.argmin()Python Numpy matrix.argsort()Python Numpy matrix.astype()Python Numpy matrix.byteswap()Python Numpy matrix.choice()Python Numpy matrix.clip()Python Numpy matrix.compress()Python Numpy matrix.conj()Python Numpy matrix.conjugate()Python Numpy matrix.copy()Python Numpy matrix.cumprod()Python Numpy matrix.cumsum()Python Numpy matrix.diagonal()Python Numpy matrix.dot()Python Numpy matrix.fill()Python Numpy matrix.flatten()Python Numpy matrix.getA()Python Numpy matrix.getA1()Python Numpy matrix.getfield()Python Numpy matrix.getH()Python Numpy matrix.getI()Python Numpy matrix.getT()Python Numpy matrix.item()Python Numpy matrix.itemset()Python Numpy matrix.max()Python Numpy matrix.mean()Python Numpy matrix.min()Python Numpy matrix.nonzero()Python Numpy matrix.partition()Python Numpy matrix.prod()Python Numpy matrix.tp()Python Numpy matrix.ravel()Python Numpy matrix.repeat()Python Numpy matrix.reshape()Python Numpy matrix.resize()Python Numpy matrix.round()Python Numpy matrix.setfield()Python Numpy matrix.sort()Python Numpy matrix.squeeze()Python Numpy matrix.std()Python Numpy matrix.sum()Python Numpy matrix.swapaxes()Python Numpy matrix.take()Python Numpy matrix.tobytes()Python Numpy matrix.tolist()Python Numpy matrix.tostring()Python Numpy matrix.trace()Python Numpy matrix.transpose()Python Numpy matrix.var()Python Numpy matrix.view()Python Numpy np.digitize()方法Python Numpy np.fft()方法Python Numpy np.fft2()方法Python Numpy np.fftn()方法Python Numpy np.ifft()方法Python Numpy np.ifft2()方法Python Numpy np.ifftn()方法Python Numpy np.unique()方法Python Numpy numpy.matrix.A()Python Numpy numpy.matrix.all()Python Numpy numpy.matrix.any()Python Numpy numpy.matrix.H()Python Numpy numpy.matrix.T()使用NumPy获取多维矢量点积
Numpy 排序搜索
Python numpy.argmax()Python numpy.argmin()Python numpy.extract()Python numpy.nanargmax()Python numpy.nanargmin()Python中不同排序技术的差异Python numpy.flatnonzero()Python numpy.sort()用Numpy寻找最近的值和数组中的索引寻找NumPy数组中最小的K值如何在Python中使用NumPy获得排序后的数组的索引Python中的numpy.argwhere()Python中的numpy.searchsorted()Python中的numpy.sort_complex()在NumPy数组中搜索
Numpy 索引
Python numpy.compress()Python numpy.diag_indices()Python numpy.place()Python numpy.put()Python numpy.take()Python numpy.nonzero()Python numpy.where()Python numpy.index()在Python Numpy中沿着多维数组访问数据查找NumPy数组中等于0的元素的索引获取元素大于X的NumPy数组的行数如何按列访问一个NumPy数组如何访问一个多维NumPy数组的不同行如何从Numpy数组中删除最后N行如何找到Numpy数组中的值的索引如何反向获取NumPy多维数组的索引如何获取NumPy数组在特定索引位置的值如何从NumPy数组中删除特定元素如何跳过NumPy数组的每一个索引替换不满足给定条件的NumPy数组元素通过索引从Numpy数组中选择一个元素或子数组
Numpy DataType
Python NumPy数据类型对象(dtype)检查NumPy中的数据类型使用NumPy计算特定月份的天数如何将NumPy datetime64转换为Timestamp如何用NumPy找到某个月的第一个星期一修改Numpy数组以存储任意长度的字符串Python numpy.dtype.base()Python numpy.issctype()Python numpy.issubdtype()Python numpy.issubsctype()
Numpy ndarray
Python numpy.ndarray.flat()Python numpy.ndarray.byteswap()Python Numpy MaskedArray.__abs__Python Numpy MaskedArray.__add__检查一个Numpy数组是否包含指定的行删除NumPy ndarray的行和列如何将一个字典转换成NumPy数组如何在Python中使用NumPy获得矩阵的维数如何在Python中使用另一个数组来掩盖一个数组Python numpy.einsum() 方法Python numpy.indices()函数Python numpy.interp()函数Python numpy.ndarray.copy()Python Numpy ndarray.dot()Python numpy.ndarray.dtype()函数Python numpy.ndarray.fill()Python Numpy ndarray.flatten()Python Numpy ndarray.getfield()Python Numpy ndarray.itemset()Python numpy.ndarray.itemsize()Python numpy.ndarray.nbytes()Python numpy.ndarray.ndim()Python numpy.ndarray.resize()Python Numpy ndarray.setfield()Python numpy.ndarray.size()Python Numpy ndarray.tobytes()Python Numpy ndarray.transpose()Python numpy.ndarray.view()Python numpy.require()Python numpy.who()Python Numpy MaskedArray.__and__Python Numpy MaskedArray.__divmod__Python Numpy MaskedArray.__div__Python Numpy MaskedArray.__eq__Python Numpy MaskedArray.__floordiv__Python Numpy MaskedArray.__ge__Python Numpy MaskedArray.__gt__Python Numpy MaskedArray.__iadd__Python Numpy MaskedArray.__ifloordiv__Python Numpy MaskedArray.__imod__Python Numpy MaskedArray.__imul__Python Numpy MaskedArray.__ipow__Python Numpy MaskedArray.__isub__Python Numpy MaskedArray.__itruediv__Python Numpy MaskedArray.__le__Python Numpy MaskedArray.__lshift__Python Numpy MaskedArray.__lt__Python Numpy MaskedArray.__mod__Python Numpy MaskedArray.__mul__Python Numpy MaskedArray.__ne__Python Numpy MaskedArray.__or__Python Numpy MaskedArray.__pow__Python Numpy MaskedArray.__radd__Python Numpy MaskedArray.__rand__Python Numpy MaskedArray.__rdivmod__Python Numpy MaskedArray.__rfloordiv__Python Numpy MaskedArray.__rlshift__Python Numpy MaskedArray.__rmod__Python Numpy MaskedArray.__rmul__Python Numpy MaskedArray.__ror__Python Numpy MaskedArray.__rpow__Python Numpy MaskedArray.__rrshift__Python Numpy MaskedArray.__rshift__Python Numpy MaskedArray.__rsub__Python Numpy MaskedArray.__rtruediv__Python Numpy MaskedArray.__rxor__Python Numpy MaskedArray.__sub__Python Numpy MaskedArray.__truediv__Python Numpy MaskedArray.__xor__Python Numpy ndarray.imag()Python Numpy ndarray.item()Python Numpy ndarray.real()Python Numpy ndarray.TPython Numpy ndarray.tolist()Python Numpy ndarray.__abs__()Python Numpy ndarray.__array__()Python Numpy ndarray.__iand__()Python Numpy ndarray.__ifloordiv__()Python Numpy ndarray.__ilshift__()Python Numpy ndarray.__imod__()Python Numpy ndarray.__ior__()Python Numpy ndarray.__ipow__()Python Numpy ndarray.__irshift__()Python Numpy ndarray.__itruediv__()Python Numpy ndarray.__ixor__()Python Numpy numpy.ndarray.__add__()Python Numpy numpy.ndarray.__and__()Python Numpy numpy.ndarray.__divmod__()Python Numpy numpy.ndarray.__eq__()Python Numpy numpy.ndarray.__floordiv__()Python Numpy numpy.ndarray.__ge__()Python Numpy numpy.ndarray.__gt__()Python Numpy numpy.ndarray.__iadd__()Python Numpy numpy.ndarray.__imul__()Python Numpy numpy.ndarray.__invert__()Python Numpy numpy.ndarray.__isub__()Python Numpy numpy.ndarray.__le__()Python Numpy numpy.ndarray.__lshift__()Python Numpy numpy.ndarray.__lt__()Python Numpy numpy.ndarray.__mod__()Python Numpy numpy.ndarray.__mul__()Python Numpy numpy.ndarray.__neg__()Python Numpy numpy.ndarray.__ne__()Python Numpy numpy.ndarray.__or__()Python Numpy numpy.ndarray.__pos__()Python Numpy numpy.ndarray.__pow__()Python Numpy numpy.ndarray.__rshift__()Python Numpy numpy.ndarray.__sub__()Python Numpy numpy.ndarray.__truediv__()Python Numpy numpy.ndarray.__xor__()在Python中测试一个给定的NumPy数组的元素是否为零
Numpy 随机抽样
Python numpy.random.rand()Python numpy.random.randn()Numpy.random中的rand与normal的对比numpy randint()函数中的随机采样numpy random()函数中的随机采样numpy random_integers()函数中的随机采样numpy random_sample()函数中的随机采样numpy ranf()函数中的随机采样numpy sample()函数中的随机抽样
Numpy 统计函数
Python numpy.bincount()Python np.nanmax()Python numpy.mean()Python numpy.median()Python numpy.nanmin()Python numpy.nanpercentile()python numpy.percentile()Python numpy.tp()Python numpy.quantile()Python numpy.std()使用NumPy在Python中计算平均数、方差和标准差计算两个给定的NumPy数组的协方差矩阵计算一个给定的NumPy数组的平均数、标准差和方差计算扁平化的NumPy数组的中位数用Python描述一个NumPy数组变量集1的估计变量集2的估计Python numpy.nanquantile()Python numpy.nanstd()Python numpy.nanvar()Python numpy.var()Python numpy.cov()函数Python numpy.nanmean()Python Numpy nanmedian()
Numpy 数学函数
Python numpy.arccos()Python numpy.arcsin()Python numpy.arctan()Python中的numpy.round()Python numpy.cos()Python numpy.divide()Python numpy.exp()Python numpy.exp2()Python numpy.expm1()Python numpy.float_power()Python numpy.floor_divide()Python numpy.log10()Python numpy.log2()Python numpy.power()Python Numpy.prod()Python numpy.sin()Python numpy.tan()Python numpy.true_divide()Python numpy.absolute()Python numpy.arctan2()Python numpy.cbrt()Python numpy.ceil()Python numpy.fix()Python中的numpy.floor()Python中的numpy.hypot()Python numpy.log()Python numpy.log1p()Python numpy.rint()Python numpy.round_()Python numpy.sinh()Python numpy.square()Python numpy.tanh()Python numpy.trunc()Python numpy.clip()Python numpy.conj()Python numpy.cosh()Python numpy.degrees()Python numpy.logaddexp()Python numpy.logaddexp2()Python numpy.maximum()Python numpy.minimal()Python numpy.nancumprod()Python numpy.nansum()Python numpy.radians()Python numpy.reciprocal()Python numpy.add()Python numpy.angle()Python numpy.arccosh()Python numpy.arcsinh()Python numpy.arctanh()Python numpy.cumprod()Python numpy.cumsum()Python numpy.fabs()Python numpy.fmax()Python numpy.fmin()Python numpy.gcd()python numpy.inner()Python numpy.lcm()Python numpy.nancumsum()Python numpy.nanprod()Python numpy.nan_to_num()Python numpy.negative()Python numpy.sum()Python中的矩阵加减法对Numpy数组的每N个元素进行平均计算计算给定NumPy数组中所有元素的exp(x)-1在Python中使用NumPy计算一维数组的向量内积在Python中用scimath计算反余弦在Python中用scimath计算反双曲切线在Python中使用NumPy用scimath计算反正弦用Python中的NumPy-scimath计算以10为底的对数用Python中的scimath计算以n为底的对数用NumPy计算一加各元素的自然对数的浮点精度计算一个NumPy数组中所有元素的倒数用Python计算数组行列式的符号和自然对数用Python中的scimath计算复数输入的平方根在Python中用emath计算负输入的平方根计算一个给定的NumPy数组的加权平均数将一个给定的NumPy数组中所有元素的角度从度转换为弧度将NumPy数组中的角度从弧度转换成度数评估爱因斯坦的两个多维NumPy数组的求和惯例如何在Python中使用NumPy将一个多项式加到另一个多项式上如何在Python中计算余弦相似度如何用NumPy计算数组中相邻元素之间的差异如何计算NumPy数组的元素间绝对值如何用Numpy计算导数如何用NumPy为给定数组中的所有元素计算自然数、底10和底2的对数如何计算给定NumPy数组中所有元素的数值负值如何用NumPy计算两个给定向量的交叉积如何用Python创建一个使用对数刻度的均匀间隔的数字列表如何用Python中的NumPy将一个多项式除以另一个多项式如何使用Numpy获得数组的元素-明智的真除法如何获得numpy数组元素的下限、上限和截断值如何获得一个给定的NumPy数组沿第二轴的最小值和最大值如何用NumPy得到一个数组的n个最大的值如何在Python中使用NumPy将一个多项式乘以另一个多项式如何对NumPy数组进行标准化处理,使其数值范围正好在0和1之间如何用NumPy将数组元素四舍五入到给定的小数点如何将NumPy数组的元素四舍五入到最接近的整数如何在Python中使用NumPy将一个多项式减去另一个多项式如何使用NumPy的求和函数NumPy中的矩阵乘法NumPy.add()方法NumPy 算术运算Python numpy.copysign()Python numpy.ma.ediff1d()Python numpy.mod()Python numpy.multiply()Python numpy.nextafter()Python numpy.reeminder()Python numpy.sinc()Python numpy.subtract()Python Numpy np.hermcompanion()方法Python Numpy np.hermder()方法Python Numpy np.hermdiv()方法Python Numpy np.hermdomain()方法Python Numpy np.herme2poly()方法Python Numpy np.hermeadd()方法Python Numpy np.hermecompanion()方法Python Numpy np.hermeder()方法Python Numpy np.hermediv()方法Python Numpy np.hermedomain()方法Python Numpy np.hermefit()方法Python Numpy np.hermefromroots()方法Python Numpy np.hermegauss()方法Python Numpy np.hermegrid2d()方法Python Numpy np.hermegrid3d()方法Python Numpy np.hermeint()方法在一个NumPy数组中计算e^x的元素大小Python Numpy np.hermeline()方法Python Numpy np.hermemul()方法Python Numpy np.hermemulx()方法Python Numpy np.hermeone()方法Python Numpy np.hermepow()方法Python Numpy np.hermeroots()方法Python Numpy np.hermesub()方法Python Numpy np.hermetrim()方法Python Numpy np.hermeval()方法Python Numpy np.hermeval2d()方法Python Numpy np.hermeval3d()方法Python Numpy np.hermevander()方法Python Numpy np.hermevander2d()方法Python Numpy np.hermevander3d()方法Python Numpy np.hermeweight()方法Python Numpy np.hermex()方法Python Numpy np.hermezero()方法Python Numpy np.hermfit()方法Python Numpy np.hermfromroots()方法Python Numpy np.hermgauss()方法Python Numpy np.hermint()方法Python Numpy np.hermline()方法Python Numpy np.hermmul()方法Python Numpy np.hermmulx()方法Python Numpy np.hermone()方法Python Numpy np.hermpow()方法Python Numpy np.hermtrim()方法Python Numpy np.hermvander()方法Python Numpy np.hermvander2d()方法Python Numpy np.hermvander3d()方法Python Numpy np.hermweight()方法Python Numpy np.hermx()方法Python Numpy np.hermzero()方法Python Numpy np.lag2poly()方法Python Numpy np.lagadd()方法Python Numpy np.lagcompanion()方法Python Numpy np.lagder()方法Python Numpy np.lagdiv()方法Python Numpy np.lagdomain()方法Python Numpy np.lagfit()方法Python Numpy np.lagfromroots()方法Python Numpy np.laggauss()方法Python Numpy np.laggrid2d()方法Python Numpy np.laggrid3d()方法Python Numpy np.lagmul()方法Python Numpy np.lagmulx()方法Python Numpy np.lagone()方法Python Numpy np.lagpow()方法Python Numpy np.lagroots()方法Python Numpy np.lagsub()方法Python Numpy np.lagtrim()方法Python Numpy np.lagval()方法Python Numpy np.lagval2d()方法Python Numpy np.lagval3d()方法Python Numpy np.lagvander()方法Python Numpy np.lagvander2d()方法Python Numpy np.lagvander3d()方法Python Numpy np.lagzero()方法Python Numpy np.leg2poly()方法Python Numpy np.legadd()方法Python Numpy np.legcompanion()方法Python Numpy np.legdiv()方法Python Numpy np.legdomain()方法Python Numpy np.legfromroots()方法Python Numpy np.leggauss()方法Python Numpy np.leggrid2d()方法Python Numpy np.leggrid3d()方法Python Numpy np.legmul()方法Python Numpy np.legone()方法Python Numpy np.legroots()方法Python Numpy np.legub()方法Python Numpy np.legvander()方法Python Numpy np.legvander2d()方法Python Numpy np.legvander3d()方法Python Numpy np.legzero()方法Python Numpy np.mapparms()方法Python Numpy np.poly2herme()方法Python Numpy np.poly2lag()方法Python Numpy np.poly2leg()方法Python Numpy np.polydomain()方法Python Numpy np.polyfromroots()方法Python Numpy np.polygrid2d()方法Python Numpy np.polygrid3d()方法Python Numpy np.polyone()方法Python Numpy np.polyroots()方法Python Numpy np.polyvander()方法Python Numpy np.polyvander2d()方法Python Numpy np.polyvander3d()方法Python Numpy np.polyzero()方法Python NumPy 用零替换NaN,并为复杂的输入值填充正无穷返回复数参数实部的Python程序用Python中的scimath方法返回负输入值被提升到的幂的结果
Numpy 金融函数
Python numpy.fv()Python numpy.npv()Python numpy.pv()Python numpy.irr()Python numpy.mirr()Python numpy.nper()Python numpy.ipmt()Python numpy.pmt()Python numpy.ppmt()Python numpy.rate()
Numpy 多项式
Python numpy.poly1d()Python numpy.polyadd()Python numpy.polyder()Python numpy.polydiv()Python numpy.polymul()Python numpy.polysub()Python numpy.polyval()Python numpy.poly()Python numpy.polyint()在Python中把一个拉盖尔数列加到另一个数列上在Python中对数组中的点x进行Hermite_e系列的评估用NumPy查找多项式的根在Python中使用NumPy生成具有给定根数的Hermite_e数列用Python生成具有给定复数根的Legendre级数在Python中生成具有给定根的Legendre级数在Python中生成Chebyshev和Legendre多项式的Pseudo Vandermonde矩阵在Python中使用NumPy生成Hermite_e多项式的伪Vandermonde矩阵在Python中使用NumPy生成一个给定度数的范德蒙德矩阵用NumPy在Python中用浮点阵列生成Legendre多项式的Vandermonde矩阵使用NumPy在Python中生成Legendre数列的Vandermonde矩阵在Python中使用NumPy生成具有给定复数根的切比雪夫级数在Python-NumPy中获取切比雪夫数列对数据的最小二乘法拟合在Python中获得Hermite系列对数据的最小二乘法拟合如何在X处评估多项式和系数的形状 NumPy数组为每个维度进行扩展在Python中使用NumPy对切比雪夫级数进行积分并设置积分的下限在Python中使用NumPy对切比雪夫级数进行积分并设置积分顺序使用Python中的NumPy对Hermite数列进行积分,并在积分常数加入前将结果乘以一个标量在Python中使用Numpy对Hermite_e系列的0轴以上进行整合在Python中使用NumPy对0轴上的Legendre系列进行积分在Python中使用NumPy对Legendre级数进行积分并设置积分的下限在Python中使用NumPy将赫米特数列与自变量相乘在Python中把一个切比雪夫数列乘以另一个数列在Python中使用NumPy将一个赫米特数列与另一个数列相乘Python NumPy - 将多项式转换为切比雪夫数列Python Numpy np.hermadd()方法Python Numpy np.hermsub()方法Python Numpy np.poly2herm()方法Python程序对切比雪夫数列进行积分并设定积分的下限当系数为多维时在X点评估切比雪夫数列的Python程序对切比雪夫数列进行积分并设置积分常数的Python程序移除切比雪夫多项式小拖尾系数的Python程序在Python中把赫米特数列提升到一个幂数在Python中使用NumPy将Hermite_e系列提高到一个幂数在Python中使用NumPy将切比雪夫级数提高到一个幂数在Python中删除Hermite多项式的小拖尾系数在Python中使用NumPy返回切比雪夫级数系数的一维数组的缩放伴矩阵在Python中使用NumPy将一个赫米特数列添加到另一个数列上在Python中使用NumPy计算切比雪夫级数的根值在Python中使用NumPy计算给定复数根的切比雪夫级数的根在Python中使用NumPy计算给定复数根的Hermite_e数列的根用Python-NumPy计算Legendre数列的根在Python中把赫米特数列转换为多项式用NumPy将多项式转换为Hermite数列在Python中使用NumPy将多项式转换为Hermite_e系列在Python中使用NumPy对切比雪夫级数进行微分在Python中对具有多维系数的切比雪夫级数进行微分在Python中对Hermite数列进行微分并设置导数在Python中对具有多维系数的赫米特级数进行微分在Python中使用NumPy对Hermite_e数列进行微分并设置导数在Python中对Hermite_e系列进行微分用Python中的NumPy对Legendre数列进行微分并设置导数在Python中使用NumPy对Legendre数列进行微分在Python中对具有多维系数的Legendre数列进行微分在Python-NumPy中对多项式进行微分并设置导数使用Python中的NumPy对Hermite级数进行微分,并将每次微分乘以标量在Python中用一个切比雪夫数列除以另一个数列在Python中使用NumPy将一个赫米特数列除以另一个数列在Python中使用NumPy对x和y的笛卡尔乘积的二维赫米特级数进行评估,并使用1d的系数阵列在Python中使用NumPy对x和y的笛卡尔乘积的二维赫米特级数进行评估,并使用三维系数阵列在Python中使用NumPy对x、y和z的笛卡尔积进行3-D赫米特级数评估在Python中用三维数组的系数评估点(x, y)的二维切比雪夫级数使用NumPy Python在点(x,y)上评估一个二维Hermite数列用Python中的NumPy在点(x,y)上评估二维Hermite数列,并使用三维系数阵列用Python中的NumPy在点(x,y)上评估一个二维Hermite_e数列用Python中的NumPy在点(x,y)上评估二维Hermite_e数列与三维数组的系数在Python中对点(x, y)进行二维多项式的评估在Python中使用NumPy对(x,y)点的二维拉盖尔数列进行评估用Python中的NumPy在点(x,y)上评估二维拉盖尔数列与一维数组的系数在x、y和z的直角坐标系乘积上评估一个3-D切比雪夫级数,其系数为2d阵列在Python中用4d数组的系数评估x、y和z的笛卡尔乘积上的3-D切比雪夫级数用Python中的NumPy在点(x, y, z)上评估一个3-D多项式,其系数为4D数组在Python中使用NumPy评估点(x,y,z)的三维拉盖尔数列用Python中的NumPy在点(x,y,z)上评估一个具有4D数组系数的3D拉盖尔数列在Python中对x点的切比雪夫级数进行评估在Python中使用NumPy在点x的列表中评估赫米特级数在Python中评估Hermite数列在点x上广播的系数的列在Python中用多维系数数组对x点的赫米特级数进行评估在Python中对点x的元组进行赫米特级数评估在Python中使用NumPy在点x的列表中评估Hermite_e序列在Python中评估Hermite_e数列在点x上广播的系数列使用NumPy Python在x点上评估Hermite_e系列在Python中用多维系数数组对x点的Hermite_e数列进行评估在Python中对点x的元组进行Hermite_e系列的评估在Python中对多维数组中的点x进行Legendre级数评估在Python中使用NumPy在点x上广播评估一个多项式的系数列使用Python中的NumPy在x点评估Hermite级数,当系数为多维的时候
Numpy 输入输出
Python numpy.array_repr()Python numpy.array_str()Python numpy.base_repr()Python numpy.load()Python numpy.save()将一个NumPy数组转换成csv文件如何使用savetxt()和loadtxt()函数加载和保存3D Numpy数组到文件如何用numpy在Python中读取数字数据或文件如何将NumPy数组保存为文本文件将文本文件导入Numpy数组中numpy.savetxt()
Numpy 二进制操作
Python numpy.binary_repr()Python numpy.bitwise_and()Python numpy.bitwise_or()Python numpy.bitwise_xor()Python numpy.invert()Python numpy.left_shift()Python numpy.right_shift()Python中的numpy.packbits()Python numpy.unpackbits()
Numpy 字符串操作
Python numpy.count()Python numpy.defchararray.add()Python numpy.defchararray.capitalize()Python numpy.defchararray.center()Python numpy.defchararray.decode()Python numpy.defchararray.encode()Python numpy.defchararray.multiply()Python numpy.find()NumPy中两个字符串数组的元素串联NumPy中如何在给定的数组的所有元素的字符之间插入一个空格NumPy中如何用空格分割一个给定的数组的元素numpy字符串操作count()函数numpy字符串操作 equal()函数numpy字符串操作find()函数numpy字符串操作的greater()函数numpy字符串操作的greater_equal()函数numpy字符串操作index()函数numpy字符串操作isalpha()函数numpy字符串操作isdecimal()函数numpy字符串操作isdigit()函数numpy字符串操作islower()函数numpy字符串操作isnumeric()函数numpy字符串操作isspace()函数numpy字符串操作 istitle()函数numpy字符串操作isupper()函数numpy字符串操作join()函数numpy字符串操作less()函数numpy字符串操作less_equal()函数numpy字符串操作ljust()函数numpy字符串操作 lower()函数numpy字符串操作lstrip()函数numpy字符串操作not_equal()函数Numpy字符串操作的partition()函数Numpy字符串操作替换()函数numpy字符串操作rfind()函数Numpy字符串操作rindex()函数numpy字符串操作rjust()函数Numpy字符串操作rpartition()函数numpy字符串操作rsplit()函数numpy字符串操作rstrip()函数numpy字符串操作split()函数Numpy字符串操作splitlines()函数Numpy字符串操作 startswith()函数numpy字符串操作strip()函数numpy字符串操作 swapcase()函数numpy字符串操作title()函数numpy字符串操作translate()函数numpy字符串操作upper()函数numpy字符串操作zfill()函数Numpy str_len()函数NumPy中重复一个字符串数组的所有元素
Numpy 线性代数
计算两个给定NumPy数组的平均值使用NumPy计算矩阵和向量的内积、外积和交叉积计算一个给定的NumPy数组沿第二轴的最大值和最小值之间的差异用NumPy计算欧几里得距离使用NumPy计算一个给定矩阵的QR分解计算一个二维NumPy数组所有列的总和使用NumPy计算一个给定矩阵的条件数在Python中使用NumPy计算给定方阵的行列式使用NumPy通过单值分解计算给定数组的因子用NumPy查找矩阵或向量的准则获取一个给定的NumPy数组的QR因式分解如何计算NumPy数组的模式如何用NumPY计算一个给定的正方形数组的特征值和右特征向量如何在NumPy中获得一个向量的大小NumPy 3D矩阵乘法在Python中使用NumPy在线性代数中把一个正方形矩阵提升到n的幂数在Python中使用NumPy在线性代数中返回矩阵的无穷大准则在Python中使用NumPy的线性代数中,返回给定轴上的向量的规范。用Python求解线性方程并返回3D图形
Numpy Random
用Python NumPy从正态分布中生成五个随机数用Python NumPy从均匀分布中生成随机数如何用NumPy从列表中选择不同概率的元素如何在Python中获得加权的随机选择如何在Python中用NumPy随机选择一个数组的元素Python numpy.random.chisquare()Python numpy.random.choice()Python numpy.random.dirichlet()Python numpy.random.exponential()Python numpy.random.f()Python numpy.random.gamma()Python numpy.random.geometric()Python numpy.random.get_state()Python numpy.random.laplace()Python numpy.random.logistic()Python numpy.random.noncentral_chisquare()Python numpy.random.noncentral_f()Python numpy.random.pareto()Python numpy.random.permutation()Python numpy.random.poisson()Python numpy.random.power()Python numpy.random.rayleigh()Python numpy.random.shuffle()Python numpy.random.standard_cauchy()Python numpy.random.standard_exponential()Python numpy.random.standard_gamma()Python numpy.random.standard_normal()Python numpy.random.standard_t()Python numpy.random.triangular()Python numpy.random.uniform()Python numpy.random.vonmises()Python numpy.random.wald()Python numpy.random.weibull()Python numpy.random.zipf()
Numpy 测试
Python Numpy np.assert_almost_equal()Python Numpy np.assert_approx_equal()Python Numpy np.assert_array_almost_equal()Python Numpy np.assert_array_equal()Python Numpy np.assert_array_less()Python Numpy np.assert_equal()Python Numpy np.assert_string_equal()