1楼：cfer去
可以表示行向量，也可以表示列向量。例如，a=[1,2,3,4]就是行向量，但b=[1;2;3;4]就是列向量
python中“物理行”和“逻辑行”的区别
2楼：葛乖
物理行：就是程序员所写**的所在行。
逻辑行：是指源**经过预编译后，**所在的那一行。
python假定每个物理行都对应着一个逻辑行。例如：print( "hello world" ) 就是一个物理行，python希望每行只有一个语句，因为这样看起来更加易读。
如果你想要在一个物理行中使用多于一个逻辑行，那么你需要使用分号（; ）来特别地标明这种用法。分号表示一个逻辑行/语句的结束。
python中numpy矩阵重排列是按行还是按列
3楼：匿名用户
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]:importnumpyasnp
in[2]:a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
in[3]:printa
[[123]
[456]]
in[4]:b=a.reshape((3,2))#默认按行排列
in[5]:printb
[[12]
[34]
[56]]
in[6]:c=a.reshape((3,2),order='f')#改为fortran风格的按列排列
in[7]:printc
[[15]
[43]
[26]]
python 怎样把行转为列
4楼：匿名用户
回答你个问题还被鄙视。。好吧，我把我 的烂**删除，希望高人回答你，呵呵。
python 里 np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思，区别是什么？
5楼：解缆一方
numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。(2,)与(2,1)的区别如下：
ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。
ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。
一般情况下：
[1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素。
[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每行有1个元素。
[[1,2]]的shape值是（1，2），意思是一个二维数组，每行有2个元素。
参考资料
numpy简明教程（
二、数组1）.csdn博客[引用时间2017-12-28]
6楼：匿名用户
numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如importnumpyasnp
x=np.array([1,2])
y=np.array([[1],[2]])printx.shape
printy.shape
>>>(2,)
(2,1)
注：x[1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素
y[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每个数组中有1个元素
python的numpy中合并array
7楼：将军
直接用实例说明
：in [1]: import numpyin [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 = array([1,2,3])in [2]: b = array([4,5,6])in [3]:
numpy.vstack((a,b))out[3]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
8楼：匿名用户
可以用numpy.concatenate(a,b,c)来合并
9楼：空么
...这个问题不用纠结吧，你是一维的数组，可以直接强转成list，直接加后再转成array
python中说的数据series类是什么意思，是向量，数组还是什么
10楼：匿名用户
pandas–“大熊猫”基础
series
series: pandas的长枪(数据表中的一列或一行,观测向量,一维数组…)
series1 = pd.series(np.random.randn(4))
print series1,type(series1)
print series1.index
print series1.values
输出结果：
0 -0.676256
1 0.533014
2 -0.935212
3 -0.940822
dtype: float64
int64index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
[-0.67625578 0.53301431 -0.93521212 -0.94082195]
np.random.randn() 正态分布相关。 函数说明
series持过滤的原理就如同numpy
print series1>0
print series1[series1>0]
输出结果如下：
0 0.030480
1 0.072746
2 -0.186607
3 -1.412244
dtype: float64
int64index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
[ 0.03048042 0.07274621 -0.18660749 -1.41224432]
我发现，逻辑表达式，获得的值就是true或者false。要先取得值，还是要x[y]的形式。
python中多行内容表达的方式，有r和没有r的区别
11楼：匿名用户
r表示rawstring
之所以你这个输出结果一样是因为你这里面没有特殊字符串，比如print(r'''line1\r\n
line2
line3''')
和print('''line1\r\n
line2
line3''')
结果就有差别了。
并发和并行的区别 python
12楼：山炮小二黑
并发：就是同时做多件事情。
例如：终端用户程序利用并发功能，在输入数据的同时响应用户输入。服务器利用并发，在处理第一个请求的同时响应第二个请求。只要你希望程序同时做多件事情，就需要并发。
很多人看到“并发”就会想到“多线程”，其实他们是有区别的。多线程只是并发的一种形式，但不是唯一形式
并行：就是把正在执行的大量任务分割成小块，分配给多个同时运行的线程。
一般情况下，为了让cpu充分利用，并行处理都会采用多线程。
所以说：并行处理是多线程的一种，而多线程是并发的一种。
还有一种非常重要但很多人不熟悉的并发类型：异步编程，它也是并发的一种形式。
有关复数和向量之间的关系,对复数和向量之间关系的疑惑
1楼 后后台 不是这样理解的 向量 a b c b 数量积 a b c b ai bj ci dj ac bd 其中 i j为直角坐标系中x轴y轴的正向单位向量 i j 0 复数也可以用平面直角坐标系上的坐标表示，只不过将y轴换成了虚轴 也就是说，复数与平面直角坐标系上的点可以一一对应的 同样取 a...
向量的混合积与双外积的区别,向量的内积和外积的区别
1楼 匿名用户 其实只有数量三重积才是表达六面体的体积 向量三重积的话，这个依然是个向量，但在几何意义上的理解比较复杂很高兴能回答您的提问，您不用添加任何财富，只要及时采纳就是对我们最好的回报 。若提问人还有任何不懂的地方可随时追问，我会尽量解答，祝您学业进步，谢谢。 如果问题解决后，请点击下面的 ...
向量的微积分dr和d r什么区别r是向量
1楼 匿名用户 二者明显是不一样的 前者是对向量r求导 得到式子dr之后 再求其模长 dr 而后者的d r 则是先得到r模长的关系式 r 之后 再对其求微分 大学物理中向量r和r的区别 2楼 匿名用户 你得研究研究向量了，高中数学里有。 矢量r r e e是r的单位向量 1 如果e不是t的函数，d矢...