NumPy教程-numpy.argsort()在Python中的使用
NumPy模块提供了一个函数argsort()，返回一个数组的排序索引。NumPy模块提供了一个函数，可以在给定的轴上使用关键字指定的算法执行间接排序。这个函数返回一个与'a'相同形状的索引数组，它可以对数组进行排序。
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NumPy教程-numpy.where()在 Python 中的使用
NumPy模块提供了一个函数numpy.where()，用于基于条件选择元素。它根据条件从a或b中选择元素。例如，如果在numpy.where()中传递所有参数 -> condition、a 和 b，它将根据条件产生的布尔数组中的值，从a和b中选择元素。
NumPy教程-numpy.log()在 Python 中的使用
numpy.log() 是一个数学函数，用于计算 x（x 属于所有输入数组元素）的自然对数。它是指数函数的反函数，也是逐元素的自然对数。自然对数 log 是指数函数的逆运算，因此 log(exp(x))=x。以 e 为底的对数是自然对数。
NumPy教程-numpy.zeros() 在 Python 中的使用
numpy.zeros() 函数是机器学习程序中广泛使用的最重要的函数之一。该函数用于生成一个包含零的数组。numpy.zeros() 函数生成一个给定形状和类型的新数组，数组中的元素都填充为零。
NumPy教程-numpy.random()在Python中的使用
random 是 NumPy 库中的一个模块。这个模块包含用于生成随机数的函数。这个模块包含一些简单的随机数据生成方法，一些排列和分布函数，以及随机生成器函数。
NumPy教程-numpy.sum()在Python中的使用
numpy.sum()函数是Python的NumPy包中的一个函数。该函数用于计算给定数组的所有元素的总和、每行的总和以及每列的总和。本质上，该函数将数组的元素相加，将ndarray中的元素相加。还可以将数组的行和列元素相加。输出将以数组对象的形式呈现。
NumPy教程-numpy.reshape()在Python中的使用
numpy.reshape()函数是NumPy包中的一个函数。顾名思义，reshape表示“改变形状”。numpy.reshape()函数帮助我们在不改变数据的情况下为数组获取新的形状。
NumPy教程-numpy.append()在Python中的使用
numpy.append()函数是NumPy包中的一个函数。顾名思义，append意味着添加。numpy.append()函数用于将新值添加到现有的numpy数组中。此函数在数组末尾添加新值。numpy.append()函数用于合并两个数组。它返回一个新数组，原始数组保持不变。
NumPy教程-使用numpy.concatenate()在Python中连接数组
numpy.concatenate() 函数是NumPy包中的函数。该函数主要用于将NumPy数组组合在一起。此函数基本上用于在指定的轴上连接两个或多个具有相同形状的数组。有以下几点需要注意：NumPy的concatenate()不像传统的数据库连接那样，它更像是将NumPy数组堆叠在一起。此函数可以在垂直和水平方向上操作。这意味着我们可以将数组水平或垂直连接在一起。
NumPy教程-Python中的numpy.array()
NumPy中的同质多维数组是主要对象。它基本上是一个由元素组成的表，所有元素的类型都相同，并由一组正整数的元组索引。在NumPy中，这些维度被称为轴。
