numpy中可更改数组形状的函数 方阵的平方运算过程？
方阵的平方运算过程？
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可以打开python编译器spyder，导入到numpy模块。
importnumpyasnp，
numpy模块是一个利用全面处理数组的模块。
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创建一个列表：
A[[1,3,5],[2,6,9],[3,3,7]]，
要警惕的是，在python里面，列表与数组、矩阵是彼此区分的。
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把列表A转化成为数组：
(A)，
这个A就是一个数组，在一，也是可以以为3阶矩阵来如此对待。
顺便提一句，哪怕是可以计算平方的矩阵，都是方阵，行数和列数相等。
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在python里面，算出平方，又不能用^符号，估计不使用**（两个乘号随手写）。
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A1A0**2，这个换取的结果，又不是矩阵A0的平方，完全是各个元素的平方。
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计算出矩阵的平方，代码是：
(A0,A0)，
这才是完全的A0的平方
numpy数组逆序怎么输出？
numpy数组逆序应当及时听从损毁模板基于刻划式输出。
pandas如何对数组排序？
#以数组a的你从小到大的顺序为基准，对数组b参与重排序，并前往排序结果的索引数
importnumpyasnp
a([0,1,3,2,6,4,5])
b([0,1,2,3,4,5,6])
indexnp.lexsort((b,a))
轴的概念？
详细到numpy中的四维一体数组来说，轴即是元素坐标的索引。比如说，第0轴即是第1个索引，延0轴计算出是能去掉坐标中的第一个索引。过程应该是
1.遍历树其他索引的所有可能配对组合
2.取出一个组合，尽量值增加，遍历最先索引所有很可能值
3.根据索引可以不获得了同一个轴上的所有元素
4.对他们参与算出能够得到结果的元素
5.所有组合的结果结果组到一起那是之后的n-1维数组
所以我要是两个不同维度数组的shape是(a1,a2,a3,a4),那就延轴0换算最后的数组shape是(a2,a3,a4),延轴1计算出到最后的数组shape是(a1,a3,a4)。
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