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python numpy sum函数

c = np.array([[[0, 1, 2,3], [4, 5, 6,7]], [[1, 2, 3,4], [5,6,7,8]]] print( c.sum(axis=0)) print( c.sum(axis=1)) print( c.sum(axis=2)) 一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第...

http://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427

借助numpy的向量运算来求: import numpy narray=numpy.array(nlist) sum1=narray.sum() narray2=narray*narray sum2=narray2.sum() mean=sum1/N var=sum2/N-mean**2

有阶乘函数: improt numpyprint numpy.math.factorial(3) python 自带的标准库也有阶乘函数 import mathprint math.factorial(3) 输出是6

也可以用python自带的安装工具,pip install numpy scipy 等。如果没有pip的话,可以试试easy-install numpy scipy。打开cmd,在里面输入这些命令。 不想自己一个一个装的话,最简单的方法是安装python(x,y)套装,也可以考虑enthought套装

直接用实例说明: In [1]: import numpy In [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]]) In [4]: numpy.concatenate((a,b)) Out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]]) 或者这么写 In [1]: a =...

一般的ide(Pycharm, Atom, SublimeText等)都有跳转到源码的功能, ctrl+鼠标单击即可 没有ide安装一个即可

这个要知道波形文件的采样率fs以及你的采样点数目N。一般而言,对普通的音频文件等,频率间隔为fs/N,这是因为fs表示每秒钟采了多少点,除以总数N就恰好是频率间隔

import numpy as np#可以直接用std函数a = np.arange(10)#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])np.std(a)#2.8722813232690143#或者按标准差公式写a = np.arange(10)#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])mid = 0for i in mid: mid = mid + (...

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列,默认按行排列(C语言风格),通过修改order参数可以改为按列排列(Fortran风格)。参考例子: In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [3]: print a[[1 2 3] [4 5 6]]...

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