PythonGuides-博客中文翻译-九-
PythonGuides 博客中文翻译（九）
Python 列表追加 Django
在这个 Python Django 教程中，我们将学习如何在 Django 中追加列表。我们还会看到与此相关的例子。这些是我们将在本教程中讨论的以下主题。
- Python 列表追加 Django
- Python 列表追加 Django 基本命令
- Python 列表追加 Django 视图-字符串追加
- Python 列表追加 Django 视图-数字追加
- Python 列表附加 Django 视图-列表附加
- Python Django 将 queryset 追加到列表中
- Python Django 会话列表追加
目录
- Python 列表追加 Django
- Python 列表追加 Django 基本命令
- Python 列表追加 Django 视图-字符串追加
- Python 列表追加 Django 视图-编号追加
- Python 列表附加 Django 视图-列表附加
- Python Django 将 queryset 追加到列表中
- Python Django 会话列表追加
Python 列表追加 Django
在本节中，我们将学习在 python 中追加列表的基础知识。
在 Python 中， append() 函数将单个项目添加到现有列表中。它不会返回新的项目列表，但会将项目添加到现有列表的末尾。
在对列表调用 append() 方法后，列表的大小会增加 1。
语法:
list_name.append(elements)
- 元素:
append()方法接受单个元素作为输入参数，并将其追加到列表的末尾。
注意:数字、字符串、另一个列表、字典都可以追加到一个列表中。
Python 列表追加 Django 基本命令
在这一节中，我们将学习在 Django 中追加列表的基本命令。
创建项目: 首先，我们需要创建一个 Django 项目【书店】。为此，请在终端中键入以下命令。
django-admin startproject BookShop
创建 APP: 然后，我们再创建一个 Django App 【图书】。为此，请在终端中键入以下命令。
python manage.py startapp Books
安装 APP: 现在，将上面创建的 APP 包含在 settings.py 文件中。
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'Books',
]
创建模板: 然后创建名为模板的文件夹。并且，在文件夹中添加 HTML 文件。
添加模板: 现在，将此文件夹添加到模板文件夹中的 settings.py 文件中。
DIRS : ['Templates']
项目 URL:在书店的 urls.py 文件中添加以下代码。
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('', include('Books.urls'))
]
APP 网址: 在书籍的 urls.py 文件中添加以下代码。
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.Books, name='Books'),
]
创建表单: 现在，将下面的代码添加到 Books app 的 forms.py 文件中，创建表单。
from django import forms
class BooksForm(forms.Form):
Author = forms.CharField()
Book = forms.CharField()
Price = forms.IntegerField()
form.html:将下面的代码添加到form.html文件中，创建一个表单。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Index</title>
</head>
<body>
<form method="POST" class="post-form" enctype="multipart/form-data">
{% csrf_token %}
{{ form.as_p }}
<button type="submit" class="save btn btn-default">Submit</button>
</form>
</body>
</html>
index.html: 将以下代码添加到【index.html】文件中。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
</head>
<body>
<p>
<b>Book List : </b> {{List}}
</p>
</body>
</html>
Python 列表追加 Django 视图-字符串追加
在这一节中，我们将学习在 Django 中向列表添加字符串。
创建视图: 在 views.py 文件中添加以下代码。
from django.shortcuts import render
from Books.forms import BooksForm
def Books(request):
if request.method == "POST":
form = BooksForm(request.POST)
if form.is_valid():
Author = form.cleaned_data['Author']
Book = form.cleaned_data['Book']
Price = form.cleaned_data['Price']
print(Book)
BookList = ['Moby Dick', 'War and Peace']
print(BookList)
BookList.append(Book)
print(BookList)
return render(request, 'index.html', {'List':BookList})
else:
form = BooksForm()
return render(request,'form.html',{'form':form})
append()函数是一个内置的 python 函数。- 这里，它用于将字符串元素追加到列表的末尾。
运行服务器: 启动服务器，通过定义 URL 为 http://127.0.0.1:8000 来访问表单。
Python list append Django
Python list append Django view string append
Python 列表追加 Django 视图-编号追加
在这一节中，我们将学习在 Django 的列表中添加数字。
创建视图: 在 views.py 文件中添加以下代码。
from django.shortcuts import render
from Books.forms import BooksForm
def Books(request):
if request.method == "POST":
form = BooksForm(request.POST)
if form.is_valid():
Author = form.cleaned_data['Author']
Book = form.cleaned_data['Book']
Price = form.cleaned_data['Price']
PriceList = [256, 598]
PriceList.append(Price)
print(PriceList)
return render(request, 'index.html', {'List':PriceList})
else:
form = BooksForm()
return render(request,'form.html',{'form':form})
append()函数是一个内置的 python 函数。- 这里，它用于将数字元素追加到列表的末尾。
运行服务器: 启动服务器，通过定义 URL 为 http://127.0.0.1:8000 来访问表单。
Python list append using Django
Python list append Django view number append
Python 列表附加 Django 视图-列表附加
在这一节中，我们将学习在 Django 的列表中添加一个列表。
创建视图: 在 views.py 文件中添加以下代码。
from django.shortcuts import render
from Books.forms import BooksForm
def Books(request):
if request.method == "POST":
form = BooksForm(request.POST)
if form.is_valid():
Author = form.cleaned_data['Author']
Book = form.cleaned_data['Book']
Price = form.cleaned_data['Price']
AuthorList = ['Homer','Nabokov']
AuthorList.append(Author)
BookList = ['The Odyssey','Lolita']
BookList.append(Book)
BookList.append(AuthorList)
print(BookList)
return render(request, 'index.html', {'List':BookList})
else:
form = BooksForm()
return render(request,'form.html',{'form':form})
append()函数是一个内置的 python 函数。- 这里，它用于将列表附加到列表的末尾。
运行服务器: 启动服务器，通过定义 URL 为 http://127.0.0.1:8000 来访问表单。
Python Django list append
Python list append Django view list append
Python Django 将 queryset 追加到列表中
在这一节中，我们将学习在 Django 中将 queryset 追加到 list 中。
创建项目: 首先，我们需要创建一个 Django 项目【article club】。为此，请在终端中键入以下命令。
django-admin startproject ArticleClub
创建 APP: 然后，我们再创建一个 Django App 【文章】。为此，请在终端中键入以下命令。
python manage.py startapp Articles
安装 APP: 现在，将上面创建的 APP 包含在 settings.py 文件中。
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'Articles',
]
创建并添加模板: 然后创建名为模板的文件夹，并将该文件夹添加到 settings.py 文件中。并且，在文件夹中添加 HTML 文件。
项目网址: 在文章的 urls.py 文件中添加以下代码。
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('',include('Articles.urls'))
]
APP 网址: 在文章的 urls.py 文件中添加以下代码。
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.Article, name='Article'),
]
创建模型: 现在，将下面的代码添加到文章 app 的 models.py 文件中，创建模型。
from django.db import models
class ArticleDetails(models.Model):
Article = models.CharField(max_length=200)
Writter = models.CharField(max_length=50)
def __str__(self):
return "%s %s" % (self.Article, self.Writter)
创建表单: 现在，将下面的代码添加到文章 app 的 forms.py 文件中，创建表单。
from django import forms
from .models import ArticleDetails
class ArticleDetailsForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = ArticleDetails
fields = "__all__"
form.html: 将下面的代码添加到【form.html】文件中，创建一个表单。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Index</title>
</head>
<body>
<form method="POST" class="post-form" enctype="multipart/form-data">
{% csrf_token %}
{{ form.as_p }}
<button type="submit" class="save btn btn-default">Submit</button>
</form>
</body>
</html>
index.html: 将以下代码添加到【index.html】文件中。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
</head>
<body>
<p>
<b>List : </b> {{list}}
</p>
</body>
</html>
创建视图: 在 views.py 文件中添加以下代码。
from django.shortcuts import render
from .forms import ArticleDetailsForm
from .models import ArticleDetails
def Article(request):
article = ArticleDetails.objects.all()
articles_list = list(article)
new_list = ['Article','Writter']
new_list.append(articles_list)
if request.method == 'POST':
form = ArticleDetailsForm(request.POST)
if form.is_valid():
form.save()
return render(request, 'index.html', {'list':new_list})
else:
form = ArticleDetailsForm
return render(request,'form.html',{'form':form})
运行服务器: 启动服务器，通过定义 URL 为 http://127.0.0.1:8000 来访问表单。
list append using Python Django
Django append queryset to list
Python Django 会话列表追加
在这一节中，我们将学习使用 Django 在列表中追加会话。
创建项目: 首先，我们需要创建一个 Django 项目‘session PROJECT’。为此，请在终端中键入以下命令。
django-admin startproject SessionProject
创建 APP: 然后，我们再创建一个 Django APP【session APP】。为此，请在终端中键入以下命令。
python manage.py startapp SessionApp
创建并添加模板: 然后创建名为模板的文件夹，并将该文件夹添加到 settings.py 文件中。并且，在文件夹中添加 HTML 文件。
项目 URL:在 SessionApp 的 urls.py 文件中添加以下代码。
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('', include('SessionApp.urls'))
]
APP 网址: 在 SessionApp 的 urls.py 文件中添加以下代码。
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('set/', views.setsession, name='SetSession'),
path('get/', views.getsession, name='GetSession'),
]
getsession.html: 将下面的代码添加到【getsession.html】文件中，创建一个表单。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Get Session</title>
</head>
<body>
<h4>Get Session</h4>
{{list}}
</body>
</html>
创建视图: 在 views.py 文件中添加以下代码。
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
# Create Session
def setsession(request):
request.session['session_name'] = 'Welcome'
return HttpResponse('<h1>Created</h1>')
# Get Session
def getsession(request):
name = request.session.get('session_name', default='Guest')
list = ['Old Sessions']
list.append(name)
return render(request, 'getsession.html', {'list':list})
- 首先，我们创建一个名为
Welcome的会话。 - 之后，我们得到一个已创建的会话，并将其添加到列表中。
- 最后，我们将追加的列表呈现给 HTML 模板。
运行服务器: 启动服务器，通过定义 URL 为 http://127.0.0.1:8000/set 访问表单。
Python Django session list append
session list append using Python Django
另外，看看更多的 Python Django 教程。
在这个 Python Django 教程中，我们已经讨论了Python``list append Django，我们还讨论了本教程中的以下主题。
- Python 列表追加 Django
- Python 列表追加 Django 基本命令
- Python 列表追加 Django 视图-字符串追加
- Python 列表追加 Django 视图-数字追加
- Python 列表附加 Django 视图-列表附加
- Python Django 将 queryset 追加到列表中
- Python Django 会话列表追加
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
使用 if-else 理解 Python 列表
原文：https://pythonguides.com/python-list-comprehension-using-if-else/
在本 Python 教程中，我们将使用 if-else 学习 python 列表理解，我们还将涉及以下主题:
- 使用 if 语句理解 Python 列表
- 使用 if 不带 else 的 Python 列表理解
- 使用嵌套 if 语句理解 Python 列表
- 使用多个 if 语句理解 Python 列表
- 用 if-else 理解 Python 列表
- 使用嵌套 for 循环理解 Python 列表
- Python 列表理解转置行和列
目录
- 使用 if 语句理解 Python 列表
- 使用 if 而不使用 else 的 Python 列表理解
- 使用嵌套 if 语句理解 Python 列表
- 使用多个 if 语句理解 Python 列表
- 用 if-else 理解 Python 列表
- 使用嵌套 for 循环理解 Python 列表
- Python list comprehension 转置行和列
使用 if 语句理解 Python 列表
在这里，我们可以看到在 Python 中使用 if 语句的列表理解。
在本例中，我将一个变量作为 num ，并使用进行循环进行迭代，并分配一个范围 10 ，如果 i%2==0 ，则 if 条件用作。为了得到输出，我使用了 print(num) 。
示例:
num = [i for i in range(10) if i%2==0 ]
print(num)
在输出中，您可以看到列表形式的数字，范围最大为 10。您可以参考下面的输出截图。
Python list comprehension using if statements
使用 if 而不使用 else 的 Python 列表理解
现在，我们可以看到在 Python 中使用 if without else 的列表理解。
在本例中，我将一个变量作为 num ，如果使用了 I>= 5，则num =【I for I in range(10)】，对于迭代，我将用于 循环，并分配了一个范围 10，然后如果条件被用作 if > =5 。为了得到输出，我使用了 print(num) 。
示例:
num = [i for i in range(10) if i>=5]
print(num)
输出以列表的形式显示，您可以看到列表中大于或等于 5 的数字。您可以参考下面的输出截图。
Python list comprehension using if without else
使用嵌套 if 语句理解 Python 列表
现在，我们可以看到在 Python 中使用嵌套 if 语句对列表的理解。
- 在这个例子中，我取了一个变量 num 。使用num =[I for I in range(50)if I % 2 = = 0 if I % 3 = = 0 if I % 3 = = 0]。对于迭代，我使用进行循环
- 并赋值一个范围 50 和多个 if 条件作为
ifI % 2 = = 0 if I % 3 = = 0 if I % 3 = = 0，打印我用过的数字print(num)。
示例:
num = [i for i in range(50) if i%2==0 if i%3==0 if i%3==0]
print(num)
这里，给定范围内满足所有三个 if 条件的数字将以列表格式输出。下面的截图显示了输出。
Python list comprehension using nested if statement
使用多个 if 语句理解 Python 列表
现在，我们可以看到在 Python 中使用多个 if 语句的列表理解。
- 在这个例子中，我取了一个变量= num ，这里，循环的用于迭代，并被赋予 30 的范围。
- 多个 if 语句被用作num =[I for I in range(30)if I>= 2 if I<= 25 if I % 4 = = 0 if I % 8 = = 0]。为了打印数字，我使用了 print(num)。
示例:
num = [i for i in range(30) if i>=2 if i<=25 if i%4==0 if i%8==0]
print(num)
给定范围内满足所有倍数 if 条件的数字以列表格式打印输出。下面的截图显示了输出。
Python list comprehension using multiple if statement
用 if-else 理解 Python 列表
在这里，我们可以看到 Python 中用 if else 对列表的理解。
- 在这个例子中，我有一个变量作为水果，if-else 条件作为 i%3==0 ，如果条件为真，那么结果将是芒果
else橙。 - 这里，
for loop用于迭代，为了得到输出，我使用了print(fruits)。
示例:
fruits = ["mango" if **i%3==0** else "orange" for i in range(10)]
print(fruits)
我们可以看到，在列表格式中，当 if 条件为真时，输出为芒果，当 else 条件为真时，输出为橙色。您可以参考下面的输出截图。
Python list comprehension with if-else
使用嵌套 for 循环理解 Python 列表
现在，我们可以看到在 Python 中使用嵌套的 for 循环来理解列表。
- 在此示例中，使用了多个 for 循环。给定范围从 2 到 4 ，for 循环用于迭代。
- 循环的第一个作为范围(2，4)内 I 的，循环的另一个作为范围(1，5)内 j 的
- 对这两个循环执行加法运算作为print(f " { I }+{ j } = { I+j } "。
- 为了打印添加的数字，我使用了print(f " { I }+{ j } = { I+j } "。
**示例:
for i in range(2,4):
for j in range(1,5):
print(f"{i}+{j}={i+j}")
在输出中，您可以看到从给定范围添加了个数字。您可以参考下面的输出截图。
Python list comprehension using nested for loop
Python list comprehension 转置行和列
在这里，我们可以看到 list comprehension 在 Python 中转置行和列。
- 在这个例子中，我采用了一个列表作为 list = [[2，4，6，8]] ，并将这个矩阵转置为行和列。我用循环进行迭代。
- 我采用了矩阵=[[row[I]for row in list]for I in range(4)]，range 给定为 4。
- 为了得到矩阵输出，我使用了
print(matrix)。
示例:
list = [[2,4,6,8]]
matrix = [[row[i] for row in list] for i in range(4)]
print(matrix)
我们可以在下面的屏幕截图中看到这四个矩阵的输出。
Python list comprehension transposes rows and columns
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- Python 列表理解λ
在本教程中，我们已经学习了使用 if-else 理解 Python 列表，并且我们已经涵盖了以下主题:
- 使用 if 语句理解 Python 列表
- 使用 if 不带 else 的 Python 列表理解
- 使用嵌套 if 语句理解 Python 列表
- 使用多个 if 语句理解 Python 列表
- 用 if-else 理解 Python 列表
- 使用嵌套 for 循环理解 Python 列表
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 列表理解 lambda
在本 Python 教程中，我们将讨论关于 Python 列表理解。
- 什么是 Python 列表理解？
- lambda 是什么？
- 使用过滤器()的 Lambda 函数
- 使用 map()的 Lambda 函数
- Python 列表理解 lambda 闭包
- Python 列表理解 vs lambda
- Python 列表理解与地图
目录
- 什么是 Python 列表理解？
- 列表理解
- Python 中 lambda 是什么？
- Python Lambda 函数使用 filter()
- Python Lambda 函数使用 map()
- Python 列表理解 lambda 闭包
- Python 列表理解 vs lambda
- Python 列表理解 vs 地图
什么是 Python 列表理解？
列表理解用于基于现有列表创建新列表。列表理解是用来处理列表的。列表理解返回列表，其中包含表达式和括号。
Python 列表理解的语法
[expression for item in list if condition == True]
列表理解
在这个例子中，我将一个列表作为巧克力和，如果条件被使用。在这里，如果条件为真。所以它返回了一个新的列表。
示例:
chocolate = ["5star", "silk", "milkybar"]
newchocolate_list = [a for a in chocolate if "5" in a]
print(newchocolate_list)
你可以参考下面的输出截图，我们可以看到新的列表。
Python list comprehension
现在，我们将检查如果这些项目不在列表中会发生什么。然后，它将返回一个空列表，因为 if 条件不为真。你可以参考下面的截图。
Python list comprehension
阅读如何在 Python Pygame 中把屏幕放在特定位置
Python 中 lambda 是什么？
Lambda 是一个没有名字的函数。通常在 python 中函数是用关键字 def 定义的，但是匿名函数是由关键字 lambda 定义的。lambda 函数与内置函数 map() ， filter() 一起使用。
在这个例子中，我们可以看到如何使用 lambda 函数找到给定数字的立方。
示例:
cube = lambda a: a * a * a
print(cube(5))
在下面的截图中，您可以看到输出:
What is lambda in Python
Python Lambda 函数使用 filter()
- 在这个例子中，我取了一个数字列表，并在其中指定了从 1 到 12 的值。
- 用列表中的所有项目调用
filter()函数，并返回一个新列表。 - 然后我们可以使用过滤器()使用 lambda 函数从列表中获取 4 的倍数。
示例:
number = [1,2,3,5,4,6,8,9,11,12]
multiples_of_4 = list(filter(lambda a: (a%4 == 0) ,number))
print(multiples_of_4)
下面的截图显示了输出，我们可以从输出列表中看到 4 的倍数:
Lambda function using filter()
Python Lambda 函数使用 map()
- 在本例中，我将列表的名称作为数字，并分配了 5 的倍数，使用 map()将每个数字除以 5。
- 使用列表中的所有项目调用 map()，并返回一个新列表。
示例:
number = [5,10,15,20,25,30,35,40,45,50]
newnumber = list(map(lambda c: c/5 ,number))
print(newnumber)
您可以参考下面的输出截图:
Lambda function using map()
Python 列表理解 lambda 闭包
- 闭包用于全局创建资源，并在函数中重用它以避免性能问题。
- 闭包只能在嵌套函数中使用。当我们调用 lambda 函数时，它将从封闭的名称空间中获取' _' 值。
- 当 lambda 对象被创建时，它将不接受' _ '值。“_”值位于命名空间中。
- 在这个例子中，我已经使用了 c = [_() for _ in b] 。它在这里可以工作，因为除了原始输入之外，所有名称都使用了新的名称空间。
- 在b =【lambda:_ for _ in a】这里我对循环目标使用了不同的名字，我们并没有屏蔽掉封闭的名字。
- '_ '值保留在 namescope 中，4 次返回值 4。
示例:
a = [1, 2, 3 , 4]
b = [lambda: _ for _ in a]
c = [_() for _ in b]
print(a)
print(b)
print(c)
在这个输出中，我们可以看到最后一个元素返回了 4 次。
Python list comprehension lambda closure
Python 列表理解 vs lambda
让我们看看 Python 列表理解和 lambda 的区别。
- 列表理解用于创建列表。
- Lambda 函数的过程与其他函数相同，返回列表中的值。
- 列表理解比 lambda 函数更易于阅读。
- 用户可以很容易地理解在哪里使用列表理解。
- 列表理解性能比 lambda 好，因为 lambda 中的 filter()比列表理解慢。
Python 列表理解 vs 地图
让我们试着去理解 Python 列表理解 vs 地图。
- 列表理解允许过滤，地图中没有过滤。
- List comprehension 返回结果列表，而 map 只返回 map 对象。
- map 调用已定义函数更快，而 lambda 不需要调用已定义函数。
- 与列表理解相比，地图表现更好。
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在本 Python 教程中，我们学习了 Python 列表理解 lambda 。此外，我们还讨论了以下主题:
- 什么是 Python 列表理解？
- lambda 是什么？
- 使用过滤器()的 Lambda 函数
- 使用 map()的 Lambda 函数
- Python 列表理解 lambda 闭包
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
11 种 Python 列表方法
在这个 python 教程中，你将学习 Python 中不同的内置列表方法，用于修改列表。在这里，我们将看到各种各样的 python 列表方法，它们可以在 Python 列表中使用。下面我们将检查 Python 列表方法。
- Python 列表方法
- Python 列表 append()方法
- Python 列表扩展()方法
- Python 列表 insert()方法
- Python 列表 remove()方法
- Python 列表计数()方法
- Python 列表 clear()方法
- Python 列表 copy()方法
- Python 列表索引()方法
- Python List reverse()方法
- Python 列表 pop()方法
- Python 列表排序()方法
- Python list len()方法
目录
- Python 列表方法
- Python 列表 append()方法
- Python List extend()方法
- Python List insert()方法
- Python List remove()方法
- Python List count()方法
- Python List clear()方法
- Python List copy()方法
- Python List index()方法
- Python List reverse()方法
- Python List pop()方法
- Python List sort()方法
- Python List len()方法
Python 列表方法
在这里，我们将看到各种各样的 python 列表方法，它们对于在 python 中使用 list 非常有用。
Python 列表 append()方法
在 python 中， append()方法将单个元素添加到现有列表的末尾。
举例:
vegetable = ['Corn', 'Tomato', 'Broccoli']
vegetable.append('Cucumber')
print(vegetable)
写完上面的代码(python list append 方法)，你将打印出"蔬菜"，然后输出将显示为 "['玉米'，'番茄'，'西兰花'，'黄瓜']" 。在这里，我添加了黄瓜，它被添加到列表中。创建 python 列表 append()可以参考下面的截图。
Python List append() method
如果我们想在列表中添加不止一个元素，那么它会生成一个列表列表，我们可以看到下面的截图。
Python List extend()方法
python 3 中的 extend()方法将 iterable 的所有元素添加到列表的末尾。extend 方法将一个列表中的所有值相加。
举例:
color = ['Red', 'Pink', 'Orange']
color2 = ['Blue', 'Yellow']
color.extend(color2)
print(color)
写完上面的代码(python list extend)，你将打印出 "color" ，然后输出将显示为 "['红色'，'粉色'，'橙色'，'蓝色'，'黄色]" 。这里，我扩展了 color2，它扩展了列表。创建 python 列表 append()可以参考下面的截图。
Python List extend() method
你可能喜欢用 Python 程序来反转一个字符串的例子。
Python List insert()方法
Python list insert()方法用于在列表中给定的索引处插入元素。我们知道列表中的元素从索引 0 开始。
举例:
name = ['Rita', 'Pinky', 'Babita']
name.insert(1, 'Mini')
print(name)
写完上面的代码(python list insert)，你将打印出 "name" ，然后输出将显示为 "['丽塔'，'迷你'，' Pinky '，'巴比塔']" 。这里，我给了索引 1 来插入元素。创建 python list insert()方法可以参考下面的截图。
Python List insert() methods
Python List remove()方法
Python 中的 remove()方法从列表中删除匹配的元素。它将在列表中搜索给定的元素，如果给定的元素匹配，那么它将被删除。
举例:
roll = [1,2,3,4,5]
roll.remove(3)
print(roll)
写完上面的代码(python list remove)，你将打印出【roll】，然后输出将显示为【1，2，4，5】。在这里，3 个已经从列表中删除。创建 python list remove()方法可以参考下面的截图。
Python List remove() method
Python List count()方法
Python list count()方法用于计算列表中特定元素的数量。
举例:
place = ['Delhi', 'Bangalore', 'kolkata', 'Delhi']
value = place.count('Delhi')
print(value)
写完上面的代码(python 列表计数)，你将打印出 "value" ，然后输出将显示为 " 2 " 。这里，德里两次出现在列表中。创建 python list count()方法可以参考下面的截图。
Python List count() method
Python List clear()方法
python list clear()方法清除列表中的所有元素。clear()方法不带任何参数。
举例:
place = ['Delhi', 'Bangalore', 'kolkata']
place.clear()
print(place)
写完上面的代码(python list clear)，你将打印出 "place" ，然后输出将显示为 "[ ] " 。这里，它清除列表，不返回值。创建 python list count()方法可以参考下面的截图。
Python List clear() method
Python List copy()方法
Python list 中的 copy()方法返回新列表，完全一样。copy()方法不带任何参数。
举例:
chocolate = ['Kitkat', 'Bournville', 'Snickers']
chocolate.copy()
print(chocolate)
写完上面的代码(python 列表清除)，你将打印出 "chocolate" ，然后输出将显示为 "[ 'Kitkat '，' Bournville '，' Snickers' ] " 。这里，复制方法复制列表，它返回列表中存在的相同元素。创建 python list count()方法可以参考下面的截图。
Python List copy() method
Python List index()方法
Python list index()方法从列表中返回指定元素的索引。index 方法接受参数。
举例:
flower = ['Flora', 'Hana', 'Rose']
name = flower.index('Hana')
print(name)
写完上面的代码后(python 列表清空)，你将打印出【name】，然后输出将显示为【1】。这里，它给出了列表中指定值的索引。创建 python list count()方法可以参考下面的截图。
Python List index() method
Python List reverse()方法
Python list reverse()方法用于反转列表中的元素。
举例:
emp_id =[12,13,14,15]
emp_id.reverse()
print(emp_id)
写完上面的代码(python list reverse)，你将打印出 "emp_id" ，然后输出将显示为 "[15，14，13，12 ] " 。这里，它将反转整个列表元素。创建 python list count()方法可以参考下面的截图。
Python List reverse() method
Python List pop()方法
Python list 中的 pop()方法用于从列表的给定索引中移除指定项。
举例:
emp_id = [12,13,14,15]
emp_id.pop(1)
print(emp_id)
写完上面的代码(python list clear)，你将打印出 "emp_id" ，然后输出将显示为 "[ 12，14，15 ] " 。这里，它将弹出索引 1 的值 13。创建 python list count()方法可以参考下面的截图。
Python List pop() method
Python List sort()方法
Python list sort()方法用于默认情况下对列表进行升序排序，不需要额外的参数来排序。
举例:
bike = ['Splendor', 'Royal Enfield', 'Pulsar']
bike.sort()
print(bike)
写完上面的代码(python 列表清空)，你将打印出 "bike" ，然后输出将显示为 "[ 'Pulsar '，' Royal Enfield '，' spread ']"。在这里，它按升序对列表进行排序。你可以参考下面的截图来创建一个 python list count()方法
Python List sort() method
也可以使用内置的 sort()方法对其进行降序排序()。通过给定参数“reverse=True”。
举例:
bike = ['Splendor', 'Royal Enfield', 'Pulsar']
bike.sort(reverse=True)
print(bike)
创建降序的 python list sort()方法可以参考下面的截图。
sort()方法还用于根据列表中值的长度对列表进行排序。
举例:
def Function(e):
return len(e)
bike = ['Pulsar', 'Royal Enfield', 'Splendor']
bike.sort(key=Function)
print(bike)
可以参考下面的截图，创建一个 python list sort()方法，根据值的长度排列元素。
Python List len()方法
在 python 中，内置的 len() 方法用于获取列表中元素的总数。在列表中，项目可以是数字和字符串的组合。
举例:
my_list = [20, 34, 39, 'Apple', 'Mango', 'Orange']
print(" The length is: ", len(my_list))
写完上面的代码(Python List len()方法)，你会打印出 " len(my_list)" 然后输出会出现一个"长度为:6" 。这里，len()方法将给出列表中项目的长度。python List len()方法可以参考下面的截图。
这些是各种 python 列表方法和列表方法 python 3。
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在本 python 教程中，我们学习了 Python 中的各种列表方法，例如:
- Python 列表方法
- Python 列表 append()方法
- Python 列表扩展()方法
- Python 列表 insert()方法
- Python 列表 remove()方法
- Python 列表计数()方法
- Python 列表 clear()方法
- Python 列表 copy()方法
- Python 列表索引()方法
- Python List reverse()方法
- Python 列表 pop()方法
- Python 列表排序()方法
- Python list len()方法
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 循环遍历列表
在本 Python 教程中，我们将通过一个列表来讨论 Python 循环。这里我们还将涵盖下面的例子:
- Python 遍历字符串列表
- Python 循环遍历带索引的列表
- Python 循环遍历字典列表
- Python 遍历列表并写入文件
- Python 循环遍历具有范围的列表
- Python 遍历列表并创建字典
- Python 向后遍历列表
- Python 循环遍历列表列表
- Python 循环遍历列表并移除项目
- Python 循环遍历列表并更改值
- Python 循环遍历列表并追加到字符串
- Python 循环通过列表添加到字典
- Python 遍历列表并获取索引
目录
- Python 循环遍历一个列表
- Python 遍历字符串列表
- Python 循环遍历索引为的列表
- Python 循环遍历字典列表
- Python 循环遍历范围为的列表
- Python 遍历列表并创建字典
- Python 向后遍历列表
- Python 循环遍历列表列表
- Python 循环遍历列表并移除项目
- Python 循环遍历列表并改变值
- Python 遍历列表并追加到字符串
- Python 循环遍历列表添加到字典
- Python 遍历列表并获取索引
Python 循环遍历一个列表
- 为了在 python 中遍历一个列表，我们可以很容易地使用 range()方法。这个方法返回一个项目序列，它可以用来结合一个 for 循环和
range()函数来遍历一个列表。 - 有各种方法来执行这个任务。
- 通过使用 for 循环方法
- 通过使用列表理解方法
- 通过使用枚举方法
语法:
下面是 range()函数的语法
range(start,stop,[step])
- 它由几个参数组成
- Start: 可选参数，默认为 0。
Stop:该参数指定我们要在哪个位置停止整数值。- 步骤:该参数指定增量，默认值为 1。
注意:该函数创建从第一个值到最后一个值的整数序列，但结束值不包括 range()函数参数。
源代码:
my_lis = [9, 1, 16, 86, 92]
iter_len = len(my_lis)
for e in range(iter_len):
print("Iterate through list:",my_lis[e])
在上面的代码中，我们首先创建了一个链表，并给它们分配整数数字。现在我们必须通过使用 len() 函数找到列表的长度，它将显示长度为 5 的数字。之后，我们必须使用 for 循环和 range 函数。
下面是以下给定代码的执行过程
Python loop through a list
通过使用 for 循环方法
为了在 python 中遍历一个列表，我们可以使用来循环方法。
语法:
for var_name in listname:
举例:
my_lis = [16, 29, 45, 83]
for m in my_lis:
print(m)
下面是以下代码的截图
Python loop through a list using for loop method
用列表理解法
在 Python 中，如果我们想创建一行代码来迭代一个列表，那么我们可以使用列表理解方法。
语法:
[statement for item in list]
源代码:
num_lis = [36,84,12,45,94,51]
[print(l) for l in num_lis]
在本例中， print(l) 是语句，‘l’是变量名，表示 iterable 的值。
输出:
Python loop through a list by using list comprehension
通过使用枚举器方法
在 Python 中迭代一个列表，我们也可以使用 enumerator()方法。它是 Python 中的内置函数。此方法帮助用户将枚举器对象转换为列表和元组。
要检查循环中发生了多少次迭代，我们可以使用 Python 中的 enumerator()函数。
语法:
enumerate
(
iterable,
start
)
- 它由两个参数组成
- iterable: 是一个对象。
- Start: 可选参数，默认为 0。
源代码:
enu_lis = [17,18,19,20]
for f, nw_val in enumerate(enu_lis):
print (f, "-",nw_val)
下面是以下代码的截图
Python loop through a list by using the enumerator method
读: For 循环 vs Python 中的 while 循环
Python 遍历字符串列表
- 让我们看看如何在 Python 的 for 循环中迭代字符串列表。
- 通过使用 zip()函数，我们将创建一个迭代器，这个方法产生一个 zip 对象，它是元组的迭代器。
举例:
new_lis = [9,2,4,5,6]
Country_name = ['Afghanistan','Cyprus','Cuba','Germany','Africa']
for (m, n) in zip(new_lis, Country_name):
print ("Iterate a list:",m,n)
在上面的代码中，迭代器对象是 new_lis 和 country_name。现在我们可以使用 zip 函数来组合这些迭代器对象，并返回列表中的一些字符串和整数。
下面是以下给定代码的实现。
Python loop through a list of strings
Python 循环遍历索引为的列表
- 这里我们可以看到如何在 Python 中通过循环使用索引来迭代一个列表。
- 为了执行这个任务，我们可以很容易地使用
map()和 lambda 函数。在 python 中，要创建内联函数，我们可以应用 lambda 语句，并且在不使用 for 循环的情况下转换 iterable 中的项，我们可以使用 map()函数。
举例:
new_lis =['John','Peter','Smith','Chris']
new_out = map(lambda n: (n, new_lis[n]), range(len(new_lis)))
print("Iterate list via index",list(new_out))
首先在上面的代码中，我们将初始化一个列表。现在创建一个 map 函数，并指定一个 lambda 语句作为参数来迭代一个带有索引的列表。
下面是以下给定代码的输出
Python loop through the list with index
使用 enumerator 方法检查如何迭代带有索引的列表的替代示例。
源代码:
nu_list = [23,28,29,40]
for z, new_values in enumerate(nu_list):
print (z, "|",new_values)
实施:
Python loop through the list with index method
阅读: Python for 循环索引
Python 循环遍历字典列表
- 让我们看看如何通过 Python 中的循环来迭代一列字典。
- 为了解决这个问题，我们可以应用 range()函数。这个方法返回一个项目序列，它可以用来结合一个 for 循环和 range()函数来遍历一个列表。
语法:
range(
start,
stop,
[step]
)
举例:
让我们举一个例子，检查如何通过循环迭代字典列表。
my_ne_lis = [{'o': 42}, {'z': 52}, {'y': 19}]
for new_index in range(len(my_ne_lis)):
for new_key in my_ne_lis[new_index]:
print(my_ne_lis[new_index][new_key])
下面是下面的截图
Python loop through a list of dictionaries method
Python 循环遍历范围为的列表
在 Python 中要执行这项任务，我们可以使用切片方法，首先我们在列表中创建一个范围，从第一个值到最后一个值，但最终值不包括在本例中。
语法:
slice(start,stop,step)
注意:这个方法总是返回一个包含给定范围内元素的对象。
源代码:
my_list = ["j","i","q","w","o"]
for m in my_list[2:4]:
print("Iterate list with range:",m)
首先在这个例子中，我们将初始化一个列表并将它们分配给字符串字符。现在使用一个切片方法，并将起始值‘2’指定为一个参数，它将显示结果‘q’，同时我们必须为停止点指定一个值，即‘4’。
输出:
Python loop through the list with a range
Python 遍历列表并创建字典
- 在 Python to 中，通过使用遍历列表的 for 循环来创建字典。我们必须创建一个有序列表，并将列表中的值与有序数字进行比较。
- 在这个例子中，我们将列表中相应的项目作为值。现在，我们必须使用 dictionary[count] = item 在字典中设置一个条目，在这种情况下，count 变量是关键。
代码:
to_lis = [82, 73, 156,234,346]
my_coun = 0
new_dictionary = {}
for n in to_lis:
new_dictionary[my_coun] = n
my_coun+=1
print(new_dictionary)
下面是以下代码的截图
Python loop through the list and create a dictionary
阅读: Python 字典追加
Python 向后遍历列表
- 在 Python 中以逆序迭代一个列表，我们可以应用 loop 和
reversed()方法。该方法只接受一个 sequence 参数，并以相反的顺序返回一个 iterator 项。
语法:
reversed(sequence)
让我们举一个例子，使用 for 循环以相反的顺序迭代这个列表
源代码:
new_list = [92,46,73,28,14,13]
for n in reversed(new_list):
print("Backward iterated list:",n)
下面是以下给定代码的执行过程
Python loop through list backward
Python 循环遍历列表列表
- 让我们看看如何使用 for 循环方法在 Python 中迭代嵌套列表。
- 要迭代列表中的每个元素，我们可以应用 for-loop 方法。
举例:
new_lis = [[82,36,10], [15, 19, 32], [18, 46, 57]]
for list in new_lis:
for new_num in list:
print (new_num)
下面是以下给定代码的执行过程
Python loop through a list of lists
Python 循环遍历列表并移除项目
- 在 Python 中要从列表中删除条目，我们可以使用 for 循环方法。
- 让我们假设我们有一个数字列表，我们想从列表中删除项目。为了完成这项任务，首先我们将创建一个列表并迭代每个元素。
- 在这个例子中，如果你想从列表中删除一个条目，那么你可以使用
remove()函数。
源代码:
numbers_list = [11,17,82,34,22,76,91]
for value in list(numbers_list):
if value == 22 or value == 34:
numbers_list.remove(value)
print(numbers_list)
下面是以下代码的截图
Python loop through the list and remove list
Python 循环遍历列表并改变值
在 python 中，我们可以通过使用 for 循环方法来更改 Python 列表中的值。要完成这项任务，我们可以使用 python range()函数。这个方法返回一个项目序列。
举例:
new_list = [19,29,31,42,51,48]
for m in range(len(new_list)):
new_list[m] = new_list[m] * 3
print(new_list)
在上面的代码中，我们必须更改列表中所有可用的值。为了检查它是如何工作的，我们必须将所有的整数乘以 3。
下面是以下给定代码的输出
Python loop through list and change values
阅读: Python 列表方法
Python 遍历列表并追加到字符串
- 让我们看看如何使用
item()方法在 for 循环中向字符串追加内容。 - 在这个例子中，我们必须初始化一个列表，并将元素放入列表中。现在使用 for 循环方法，通过使用
+= item操作符连接所有字符串字符。这个方法是 Python 中的内置函数。
源代码:
new_lis = ['Adam', 'Gilchrist', 'Hayden']
d = ""
for item in new_lis:
d += item
print("append strings:",d)
下面是以下给定代码的执行过程
Python loop through the list and append to a string
阅读: Python 字典方法
Python 循环遍历列表添加到字典
- 这里我们可以看到如何迭代一个列表并将其添加到字典中。
- 为了执行这个特定的任务，我们可以应用
splitlines()方法。这是 Python 中的一个内置函数，用于根据行来断开字符串。
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 python 中迭代一个列表并将其添加到字典中。
final_result = '''Name
George
age
40'''
new_lis = final_result.splitlines()
my_dict = {}
new_dicti_key=''
for n in new_lis:
if not n[0]==(" "):
new_dicti_key=n
my_dict[n] = []
else:
my_dict[new_dicti_key].append(n)
print(my_dict)
下面是以下代码的截图
Python loop through list add to dictionary
Python 遍历列表并获取索引
- 让我们看看如何在 Python 中迭代一个列表并获取索引值。
- 为了完成这个任务，我们可以使用
enumerator()方法。这个方法接受一个 iterable 项作为参数，比如 list，并以 enumerator 对象的形式返回。
源代码:
list_numbers = ['Lebanon','Mauritius','Mexico','Newzealand']
for n, new_values in enumerate(list_numbers):
print (n, "|",new_values)
下面是以下给定代码的执行过程
Python loop through the list and get index
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- Python 循环遍历具有范围的列表
- Python 遍历列表并创建字典
- Python 向后遍历列表
- Python 循环遍历列表列表
- Python 循环遍历列表并移除项目
- Python 循环遍历列表并更改值
- Python 循环遍历列表并追加到字符串
- Python 循环通过列表添加到字典
- Python 遍历列表并获取索引
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 多重处理
在这个 python 教程中，你将了解到 Python 多处理，我们也将检查 :
- 什么是多重处理？
- Python 中的多重处理示例
- 运行同一 python 脚本的不同流程
- Python 多处理池类
- 使用多重处理的示例
- Python 多重处理队列
- Python 多重处理锁类
- Python 多重处理过程类
目录
- 什么是多重处理？
- 多重处理示例
- 同一个 python 脚本的不同进程运行
- Python 多处理池类
- 使用多重处理的示例
- Python 多重处理队列
- Python 多重处理队列类
- Python 多重处理锁类
- Python 多处理进程类
什么是多重处理？
多重处理是计算机中的两个或多个处理器同时处理同一程序的两个或多个不同部分的过程。
多重处理示例
在这里，我们可以看到一个使用 python 中的多重处理来寻找一个数的立方的例子
- 在这个例子中，我导入了一个名为多重处理的模块。
- 模块多重处理是一个使用 API 支持交换过程的包。
- 该函数被定义为一个 def 立方体(num) 。
(num * num * num)用于求该数的立方。if __name__ == "__main__"用于不导入文件时直接运行代码。p1.start()函数用于启动进程，调用p1.join将终止进程。
示例:
import multiprocessing
def cube(num):
print("Cube: {}".format(num * num * num))
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(target=cube, args=(5,))
p1.start()
p1.join()
print("complete")
我们可以看到 5 的立方是 125 作为输出。您可以参考下面的输出截图。
Multiprocessing example
同一个 python 脚本的不同进程运行
现在，我们可以看到在 python 中运行相同的 python 脚本的不同进程
- 在这个例子中，我导入了一个名为多重处理和操作系统的模块。
- 一个函数被定义为
def worker1()，为了获得当前的进程 ID，我使用了 os.getpid()。两种功能都有。 if __name__ == "__main__"用于不导入文件时直接运行代码。p1.start()，p2.start()函数用于启动进程，调用p1.join()和p2.join()将终止进程。p1.pid用于获取当前进程 id。- 一旦执行完毕。。is_alive 用于检查进程是否存在。
示例:
import multiprocessing
import os
def worker1():
print("ID of worker1: {}".format(os.getpid()))
def worker2():
print("ID of worker2: {}".format(os.getpid()))
if __name__ == "__main__":
print("ID of main process: {}".format(os.getpid()))
p1 = multiprocessing.Process(target=worker1)
p2 = multiprocessing.Process(target=worker2)
p1.start()
p2.start()
print("ID of process p1: {}".format(p1.pid))
print("ID of process p2: {}".format(p2.pid))
p1.join()
p2.join()
print("processes finished execution!")
print("Process p1 is alive: {}".format(p1.is_alive()))
print("Process p2 is alive: {}".format(p2.is_alive()))
当执行完成时，我们可以看到该进程没有活动，因此输出返回 false。您可以参考下面的输出截图。
The different process running of the same python script
Python 多处理池类
现在，我们可以看到 python 中多处理池类的一个例子
- 在这个例子中，我从多处理中导入了一个名为
pool的模块。 - 池模块用于跨多个输入值并行执行函数。
- 函数被定义为
def num(n)然后函数被返回为n*4。 if __name__ == "__main__"用于不导入文件时直接运行代码。- 与函数相乘的数字在列表中指定为numbers =【3，6，9】。
- 这里，我们使用池来提高程序执行的性能。
pool.map()将我们想要并行化的函数和一个 iterable 作为参数
示例:
from multiprocessing import Pool
def num(n):
return n*4
if __name__=='__main__':
numbers=[3,6,9]
pool=Pool(processes=1)
print(pool.map(num,numbers))
我们可以看到数字与函数相乘作为输出。您可以参考下面的输出截图。
Python Multiprocessing Pool Class
使用多重处理的示例
现在，我们可以看到 python 中多处理的一个例子
- 在这个例子中，我导入了一个名为多重处理的模块。
- 函数定义为
def worker()然后函数返回。 - if__name__=='main' 用于不导入文件时直接执行。
- 范围 6 用于打印报表 6 次。
- 声明一个空队列，然后使用 for 循环进行迭代，迭代后，使用
task.append()将语句追加到队列中。 - 目标用于传递参数。
p.start用于启动过程。
示例:
import multiprocessing
def worker():
print('multiprocessing')
return
if __name__ == '__main__':
task = []
for i in range(6):
p = multiprocessing.Process(target=worker)
task.append(p)
p.start()
多重处理语句作为输出被打印 6 次。您可以参考下面的输出截图。
Example
Python 多重处理队列
现在，我们可以在 python 中看到多重处理队列
- 在这个例子中，我从多重处理中导入了一个名为进程的模块。
- 我定义了一个名为
print_func的函数，一个参数作为 (fruit='Mango') 传递。 if __name__ == "__main__"用于不导入文件时直接运行代码。- 列表中的条目被创建为 names = ['apple '，' orange '，'菠萝'] 。
- 创建一个队列，并将列表中的项目追加到队列中。
- 使用 target 和传递函数中的参数。start () 函数用于启动进程。
- 。join 用于完成流程。
示例:
from multiprocessing import Process
def print_func(fruit='Mango'):
print('The fruits is : ', fruit)
if __name__ == "__main__":
names = ['apple', 'orange', 'pineapple']
procs = []
proc = Process(target=print_func)
procs.append(proc)
proc.start()
for name in names:
proc = Process(target=print_func, args=(name,))
procs.append(proc)
proc.start()
for proc in procs:
proc.join()
列表中的项目作为输出被附加到队列中。您可以参考下面的输出截图。
Python multiprocessing queue
Python 多重处理队列类
在这里，我们可以看到 python 中的多重处理队列类。
- 在这个例子中，我从多处理中导入了一个名为队列的模块。
- 列表已定义，其中包含项目。为了给队列中的条目分配索引，我使用了
index = 0。 - 队列是一个数据结构,用于存储列表中的项目。
- for 循环用于的迭代，put() 用于在队列的最大容量填满时进行阻塞。
- 该项目的索引号被指定为
index += 1。 - 队列中的项目被弹出。执行 while 条件，并通过使用来自索引值+=1 的
queue.get()再次推送项目。
示例:
from multiprocessing import Queue
fruits = ['Apple', 'Mango', 'orange']
index = 0
queue = Queue()
print('pushing fruits to queue:')
for fruit in fruits:
print('fruit no: ', index, ' ', fruit)
queue.put(fruit)
index += 1
print('\npopping fruits from queue:')
index = 1
while not queue.empty():
print('fruit no: ', index, ' ', queue.get())
index += 1
我们可以看到将一个项目推入队列并弹出作为输出。您可以参考下面的输出屏幕截图。
Python multiprocessing Queue class
Python 多重处理锁类
现在，我们可以在 python 中看到多重处理锁类
- 在这个例子中，我从多重处理中导入了一个名为 Lock，Process，Queue，current_process 的模块。
- 定义函数 job 并传递参数(tasks _ to _ complete，tasks_that_are_completed) 。
- while 条件用于 try 块用于异常。
- 。get_nowait() 返回一个项目，如果一个项目立即可用，异常队列。空用于程序的进一步执行。
- 否则。将一个项目放入队列。如果队列已满，请等到有空闲位置时再添加项目。
time.sleep用于增加程序执行的延迟。- 该函数定义为
def main()。 - 任务数和进程数被分配为
5和3。 - 如果队列为空，
Queue()返回 true，如果队列不为空，则返回 false。 - for 循环用于迭代。
- p = Process(target=job，args =(tasks _ to _ complete，tasks_that_are_completed)) 用于创建流程。
p.join用于完成流程。- 为了得到输出，使用了(而不是 tasks _ that _ are _ completed . empty())。
print(tasks _ that _ are _ completed . get())用于获取输出。- 。如果队列为空，则 empty() 返回 true。
- 。get() 用于从队列中移除和返回元素。
示例:
from multiprocessing import Lock, Process, Queue, current_process
import time
import queue
def job(tasks_to_accomplish, tasks_that_are_completed):
while True:
try:
task = tasks_to_accomplish.get_nowait()
except queue.Empty:
break
else:
print(task)
tasks_that_are_completed.put(task + ' is done by ' + current_process().name)
time.sleep(.5)
return True
def main():
number_of_task = 5
number_of_processes = 3
tasks_to_accomplish = Queue()
tasks_that_are_completed = Queue()
processes = []
for i in range(number_of_task):
tasks_to_accomplish.put("Task no " + str(i))
for w in range(number_of_processes):
p = Process(target=job, args=(tasks_to_accomplish, tasks_that_are_completed))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
while not tasks_that_are_completed.empty():
print(tasks_that_are_completed.get())
return True
if __name__ == '__main__':
main()
我们可以看到哪个处理器完成的任务数量作为输出。您可以参考下面的输出截图。
Python multiprocessing Lock Class
Python 多处理进程类
在这里，我们可以看到 python 中的多重处理进程类
- 在这个例子中，我从多处理中导入了一个名为进程的模块。
- 我定义了一个名为
fun的函数，并传递了一个参数作为 fruit='custarsapple' 。 if __name__ == "__main__"用于不导入文件时直接执行。- 为了填充队列，使用了过程追加。
start()函数用于开始处理，然后流程将运行并返回结果。args是用于在流程中传递参数的关键字。- 使用
p.join()来完成这个过程。
示例:
from multiprocessing import Process
def fun(fruit='custardapple'):
print('The name of the fruit is : ', fruit)
if __name__ == "__main__":
names = ['Apple', 'Mango', 'Orange']
procs = []
proc = Process(target=fun)
procs.append(proc)
proc.start()
for name in names:
proc = Process(target=fun, args=(name,))
procs.append(proc)
proc.start()
for proc in procs:
proc.join()
下面的截图显示了输出。
Python multiprocessing process class
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- Python 多重处理锁类
- Python 多重处理过程类
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 命名空间教程
在这个 Python 教程中，我们将学习 python 中的**命名空间。另外，我们将检查 :**
- Python 中的命名空间是什么？
- Python 本地名称空间
- 全局名称空间
- 内置名称空间
- Python 命名空间类
- Python 命名空间导入
- Python 命名空间添加到字典
- Python 命名空间和范围
目录
- Python 命名空间介绍
- Python 中的本地命名空间
- Python 全局命名空间
- Python 中内置的名称空间
- Python 命名空间到字典
- Python 命名空间类
- Python 名称空间导入
- Python 命名空间和作用域
Python 命名空间介绍
- 名是指变量的名称，空格是指访问变量的位置。
- 命名空间表示一个内存块。
- 名称空间是一个为程序中的每个对象使用唯一名称的系统。这也是一种从名称到对象的映射。
你可能喜欢 Python 中的复制文件(示例)和 Crosstab 熊猫。
Python 中的本地命名空间
- Python 本地名称空间包含函数中的本地名称。
- 它是在调用函数时创建的，一直持续到函数返回。
在这个例子中，我定义了一个函数 vehicle，汽车是函数 vehicle 内部的本地名称空间。
示例:
def vehicle():
car = "Baleno"
print(car)
vehicle()
下面的屏幕截图显示了输出:
Local Namespace
Python 全局命名空间
- Python 全局名称空间是在模块导入时创建的，它一直持续到模块结束。
- 它包含导入到项目中的所有模块的名称。
- 在这个例子中，我定义了函数 vehicle 命名空间，Bicycle 命名空间是在函数()vehicle 之外定义的，所以
Bicycle = "hero"是一个全局命名空间。 - 也可以在函数内部打印。
示例:
Bicycle = "hero"
def vehicle():
car = "Baleno"
print("car:",car)
print("Inside the function",Bicycle)
print("Bicycle:",Bicycle)
vehicle()
下面的屏幕截图显示了输出:
Python Global Namespace
Python 中内置的名称空间
- Python 中的内置名称空间是在 Python 解释器启动时创建的，并且在解释器运行之前一直存在。
- 这个名称空间包含内置函数，内置名称空间包含内置函数，如 print()、open()、close()。
在这个例子中，我没有定义任何函数 print 是 python 中的一个内置名称空间。
示例:
print("vehicle")
下面的屏幕截图显示了输出:
Built-in Namespace
Namespace = {"NameA":objectA, "NameB":objectB}
Python 命名空间到字典
这里可以看到如何将 argparse.namespace()对象转换成 python 中的字典。argparse 模块很容易编写一个命令行接口，来导入 argparse 模块。
语法:
import argparse
在这个例子中，我让导入 argparse 模块， item() 返回所有的键值对，变量被转换成字典，名称空间变量被转换成字典，使用 converted_dict = vars(名称空间)。
示例:
import argparse
namespace = argparse.Namespace()
namespace.item = "chocolate"
namespace.chocolate = ["5star", "diarymilk", "kitkat"]
print(namespace)
converted_dict = vars(namespace)
print(converted_dict)
下面的屏幕截图显示了输出:
Python namespace to dictionary
Python 命名空间类
- 在这里，我们可以看到 python 中的命名空间类。类有一个本地命名空间，因此只有它们可以访问。类也有自己的命名空间。
- 在这个例子中，类 Chocolate 是一个初始化的类，它有一个名为
_init_()的特殊方法。 - init()被定制为特定的初始状态。**
kwargs是一个关键字参数，允许关键字的可变长度起作用。 - 自我。__ 字典 __。更新允许访问属性和物品。 args = Chocolate(a='kitkat '，b='5star') 返回打印结果。
示例:
class Chocolate:
def __init__(self, **kwargs):
self.__dict__.update(kwargs)
args = Chocolate(a='kitkat', b='5star')
print (args.a, args.b)
下面的截图显示了输出:
在这个输出中，我们可以看到分配给 args 的属性。
Python namespace class
Python 名称空间导入
现在，我们可以看到 python 中不同类型的导入语句。
- 导入语句
- 语句中的
- 来自导入 语句*
**### 进口报表
通过使用 import 导入文件来访问模块中的代码。
语法:
import module1[, module2[,---- moduleN]
from 语句
语句中的用于将模块中的特定属性导入到当前名称空间中。
语法:
from modulename import name1[, name2[,---- nameN]]
示例:
from math import pi
from math import pi
print( "pi", pi)
The from statement
从导入*报表
这里， from import* 用于将模块中的所有名称导入到当前名称空间中。
语法:
from modulename import *
在这里，我们可以导入任何模块名。
Python 命名空间和作用域
当在被称为作用域的函数区域内只有一个变量可用时。在这个例子中，变量乘法不适用于外部函数，它只适用于内部函数。
示例:
def number():
num = 14
print(num)
number()
下面的截图显示了输出:
我们可以看到正确的输出，因为 print 语句在函数内部。
Python namespace and scope
在这里，我们可以看到，如果我们在函数之外编写 print 语句，那么我们将得到一个错误。因此，为了得到正确的输出，我们必须遵循函数内部的 print 语句。
Python namespace and scope
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在这里，我们学习了 Python 名称空间。
- 什么是 Python 名称空间？
- Python 本地名称空间
- Python 中的全局命名空间
- Python 中的内置名称空间
- Python 命名空间到字典
- Python 命名空间类
- Python 命名空间导入
- Python 命名空间和范围
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 命名约定(详细指南)
在本 python 教程中，我们将详细讨论 Python 命名约定。比如在类、变量、函数、对象、文件名、模块、常量、包、全局、变量等情况下，如何使用 python 中的命名约定。
在我的上一篇博客中，我们讨论了如何在 python 中使用 regex 拆分字符串。
我们还将在这里讨论以下主题。
- Python 中如何选择函数名？
- Python 中的变量命名约定有哪些？
- 如何用 python 命名一个类？
- 在 python 中我的文件名应该是什么？
- python 中的方法名应该是什么？
- python 中的常量命名约定
- 如何用 python 命名一个包？
- python 中的对象命名约定
- 在 python 中我的模块名应该是什么？
- python 中的全局变量命名约定
- 什么是 Snake_case 命名风格 Python？
- 不要忽略方法的参数。
在 python 中，命名任何组件时，我们都需要遵循某些规则。让我们一个一个来看。
目录
- Python 命名约定
- 如何在 Python 中选择函数名？
- python 中的变量命名约定或者说 Python 中的变量命名约定有哪些？
- 如何用 python 命名一个类
- 我在 python 中的文件名应该是什么？
- python 中的方法名应该是什么？
- python 中的常量命名约定
- 如何用 python 给包命名？
- python 中的对象命名约定
- 我在 python 中的模块名应该是什么？
- python 中的全局变量命名约定
- 什么是 Snake_case 命名风格 Python？
- 不要忽略一个方法的参数
- python 命名约定的一般规则
Python 命名约定
命名约定在任何编程语言中都非常重要和有用。在这里，我们将看到在用 Python 编程时应该使用的各种 Python 命名约定。
如何在 Python 中选择函数名？
当在 Python 中命名一个函数时，我们需要遵循某些规则。
- 规则-1: 我们要用全部的小写字符来写 Python 函数的名字。
- 规则 2:
- 规则 3: 在命名函数时，在单词之间使用下划线(_) 代替空格。
示例:
def my_function():
print("This is the way we should use the function name")
def critical_function():
print("Better function name")
def new_data():
print("Better function name")
python 中的变量命名约定或者说 Python 中的变量命名约定有哪些？
变量名称的 Python 命名约定与函数名称相同。
在给一个 Python 变量命名时，我们需要遵循一些规则。
- 规则-1 :变量名应该以字母或下划线(_) 字符开头。
- 规则二:变量名只能包含 A-Z，A-Z，0-9 和下划线(_) 。
- 规则 3: 你不能以一个数字开始变量名。
- 规则-4: 变量名不能使用特殊字符，如 $、%、#、&、@等。-,^ 等。
- 规则 5 :变量名区分大小写。例如 str 和 Str 是两个不同的变量。
- 规则-6: 不要使用保留关键字作为变量名，例如像类，for，def，del，is，else，
#Allowed variable names
x=2
y="Hello"
mypython="PythonGuides"
my_python="PythonGuides"
_my_python="PythonGuides"
_mypython="PythonGuides"
MYPYTHON="PythonGuides"
myPython="PythonGuides"
myPython7="PythonGuides"
#Variable name not Allowed
7mypython="PythonGuides"
-mypython="PythonGuides"
myPy@thon="PythonGuides"
my Python="PythonGuides"
for="PythonGuides"
它显示无效语法。它将一个接一个地执行并显示错误。
Python naming conventions
如何用 python 命名一个类
Python 类的命名约定和任何其他编程语言一样，比如 C#。net 或者 C++。
当我们在 python 中决定类的名字时，我们需要遵循某些规则。
当你给类起一个合适的名字时，程序看起来真的很酷，因为程序是从类开始的。
- 规则一:我们需要遵循茶包的惯例
- 规则 2: 当你为一个异常编写类时，这个名字应该以“错误结尾。
- 规则 3: 如果你从某个地方调用类或者
callable那么，在这种情况下，你可以像函数一样给一个类名。 - 规则-4:python 中的内置类是带小写的。
示例:
class MyClass
class Hello
class InputError
我在 python 中的文件名应该是什么？
当我们在 python 中决定文件的名称时，我们需要遵循某些规则。
- 规则 1: 我们应该选择一个的简称作为文件名。
- 规则 2: 当你决定一个文件的名字时，你应该全部使用小写的。
*** 规则三:我们也可以在文件名中使用下划线(_) 。**
**## python 中的方法名应该是什么？
当我们在 python 中为方法决定名称时，我们需要遵循某些规则。
- 规则 1: 在决定一个方法的名字时，你应该全部使用小写的。
*规则 2:** 如果你的方法名中有多个单词，那么它们应该用一个下划线(_) 隔开。* 规则 3: 非公共方法名应该以下划线()开头。* 规则 4: 如果你想破坏一个方法名，那么在这种情况下我们可以在开头使用两个**下划线()** 。**
**## python 中的常量命名约定
在命名一个常量时，我们需要遵循一些规则。
- 规则-1:****python 中的常量名应该是大写始终。
- 规则 2: 如果你的常量名中有多个单词，那么它们应该用一个下划线(_) 隔开。
如何用 python 给包命名？
在命名一个包时，我们需要遵循一些规则。
- 规则 1: 在决定一个包的名字时，你应该全部使用小写的。
*规则 2:** 如果你的方法名中有多个单词，那么它们应该用一个下划线(_) 隔开。* 规则三:最好用一个单字作为套餐名称。**
**## python 中的对象命名约定
当我们在 python 中决定对象的名称时，我们需要遵循某些规则。
- 规则 1: 在给一个物体起名字的时候，你应该全部使用小写的。
*规则二:选择一个非常的简称。* 规则 3: 如果你的对象名中有多个单词，那么它们应该用一个下划线(_)** 隔开。**
**## 我在 python 中的模块名应该是什么？
当我们在 python 中决定模块的名称时，我们需要遵循某些规则。
- 规则 1: 在决定一个模块的名字时，你应该全部使用小写的。
*规则 2:** 如果你的模块名中有多个单词，那么它们应该用一个下划线(_) 隔开。* 规则 3: 最好用一个单字作为模块名。**
**## python 中的全局变量命名约定
在命名一个全局变量时，我们需要遵循某些规则。
- 规则 1: 在给一个物体起名字的时候，你应该全部使用小写的。
*规则 2:** 如果你的全局变量名称中有多个单词，那么它们应该用一个下划线(_) 隔开。**
**## 什么是 Snake_case 命名风格 Python？
这是一种格式，如果 python 对象名中有多个单词，那么它们应该用一个下划线(_) 隔开。
当我们用下划线(_) 代替空格来分隔一个复合词时，我们称之为 Snake_case 命名风格 Python 。
示例:
Hello_World
My_Instance_Name
不要忽略一个方法的参数
- 在实例方法的情况下，使用名为“self”的参数作为它们的第一个参数。
- 对于类方法，使用“cls”作为它们的第一个参数。
python 命名约定的一般规则
- 规则 1: 总是给任何 python 对象一个有意义的全名。不要给一个像 x，y，或 z 等的名字。
- 规则 2: 当不止一个单词出现时，在对象名之间不要给空格，而是使用下划线(_) 。
- 规则 3: 最好只在有意义的时候使用 camelCase，否则尽量避免使用 camelCase。
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结论:
Python 是最流行的开源面向对象编程语言，它很容易学习，语法也很简单。
我们应该用小写字母来写函数名。变量名不能以号开头。
命名一个类时，我们需要遵循 camelCase 约定。
在决定一个方法的名字时，你应该全部使用小写的。非公共方法名应该以一个下划线(_)** 开头。**
在为一个物体命名时，我们应该使用全部小写的。**
变量名以字母或下划线(_)** 字符开头。
我们应该选择一个短名作为文件名，所有小写字符。
本 python 教程解释了以下几点:
- Python 中如何选择函数名？
- Python 中的变量命名约定有哪些？
- 如何用 python 命名一个类？
- 在 python 中我的文件名应该是什么？
- python 中的方法名应该是什么？
- python 中的常量命名约定
- 如何用 python 命名一个包？
- python 中的对象命名约定
- 在 python 中我的模块名应该是什么？
- python 中的全局变量命名约定
- 什么是 Snake_case 命名风格 Python？
- 不要忽略方法的参数。
- python 命名约定的一般规则。
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
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Python 数字猜谜游戏
在本 Python 教程中，我们将学习如何创建 Python 数字猜谜游戏。我们从基础开始，一直到创建这个应用程序的高级方法。此外，我们已经讨论了这些主题。
- Python 数字猜谜游戏概述
- Python 数字猜测游戏 While 循环
- 用于循环的 Python 数字猜谜游戏
- Python 随机数猜谜游戏
- Python 猜数字游戏代码
- 猜数字游戏 Python Tkinter
- 猜数字游戏 Python 项目
目录
- Python 猜数字游戏概述
- Python 边猜数字边循环的游戏
- Python 数字猜谜游戏 For Loop
- Python 随机数猜谜游戏
- Python 数字猜谜游戏代码
- 猜数字游戏 Python Tkinter
- 猜数字游戏 Python 项目
Python 猜数字游戏概述
在这一节中，我们将简要介绍一下 Python 数字猜谜游戏。
- 在这个游戏中，程序产生随机数,但是玩家看不到这个数字。
- 玩家试图猜测数字。如果玩家输入的数字与系统生成的数字相同，程序将显示获胜信息，游戏结束。
- 如果玩家输入了错误的数字，那么这个数字就会被评估。如果数字大于正确答案，系统会提示输入的数字为“高”，否则如果数字小于正确答案，系统会提示输入的数字为“低”。
- 用户赢得游戏的尝试次数是有限的。
- 下面是 python 猜数游戏的基本演示。在这个游戏中，正确答案是 7，用户有无限的机会猜测数字。
Python Number Guessing Game Overview
如果不是 python 中的条件，则读取
Python 边猜数字边循环的游戏
在这一节中，我们将学习 python 数字猜测游戏 while loop 。我们将理解游戏中 while 循环的必要性。
- python 中使用了两种类型的循环。for 循环和 while 循环。
- 当我们知道必须执行循环多少次时，通常会使用“for”循环。在下一节中，我们将更多地讨论' for '循环。
- “While”循环通常在我们必须无限次运行循环时使用。例如，如果我们想在这个游戏中给无限的机会猜测数字，那么我们将使用 while 循环。
- 请注意，while 循环不仅在我们必须运行无限循环时使用，还有其他用途。我们在前面的语句中提到了这一点，因为我们将使用 while 语句运行无限循环。
- 在我们的例子中，我们将继续运行程序，直到用户猜出正确的答案。
源代码:
在这段源代码中，我们使用“while”循环开始了一个无限循环。只有当用户给出正确答案时，这个循环才会终止。
run 是标记为 True 的标志，这意味着循环将继续运行。当用户将输入正确的答案时，该标志变为假，循环将在此结束。
run = True
while run:
user_input = int(input('Enter Number: '))
if user_input == 7:
print('You won!')
run = False
else:
print('try again!')
continue
输出:
在这个输出中，程序一直提示输入数字，直到玩家没有给出正确的答案。
Python Number Guessing Game While Loop
Python 数字猜谜游戏 For Loop
在本节中，我们将了解使用‘for’循环的 python 数字猜测游戏。我们将探索在猜谜游戏中使用循环的方法。
- “For”循环在有限的时间内运行。换句话说，如果我们知道我们必须运行循环多少次，那么我们可以使用“for”循环。
- 这完全取决于偏好和复杂性，否则同样的任务也可以用 while 循环来完成。
- 在我们的 Python 数字猜测游戏中，我们将使用 for 循环来限制玩家的尝试次数。
- 游戏结束后，玩家将失去机会，我们将提供 5 次猜测正确答案的机会。
源代码:
在这个源代码中，我们只能尝试 5 次，正确答案是 7。
每次玩家猜错时，屏幕上会显示一条重试消息，并显示剩余的尝试次数。
attempt = 5
for i in range(5):
user_input = int(input('Enter Number: '))
if user_input == 7:
print('You won!')
break
else:
print(f'Try again! {attempt} left.')
attempt -= 1
continue
输出:
在这个输出中，当输入 7 时，程序以韩元结束！消息。但是对于剩余的尝试次数，将显示“重试”消息，同时显示剩余的尝试次数。
Python Number Guessing Game For Loop
读取 Python 返回函数
Python 随机数猜谜游戏
在本节中，我们将学习 Python 随机数猜测游戏。
- 随机数可以使用 python 随机模块生成。因为我们只想生成整数，所以我们将使用随机模块的 randint()方法。
- Python
random.randint()方法接受起始和结束数字。然后它会生成这个范围内的任何数字。 - 到目前为止，我们在上面的程序中硬编码结果为 7，但从现在开始，我们将使用 python 随机模块生成一个随机数。
random.randint(0, 10)
- 这是 Python
random.randint()方法实现的一个例子。这里 0 是起点(上限)，10 是终点(下限)。 - 程序每次运行时，都会显示 0 到 10 之间的随机数。
源代码:
在这段代码中，我们使用了一个随机模块来生成玩家需要猜测的随机数。
import random
num = random.randint(0, 10)
print('Number:',num)
attempt = 4
msg = 'You Lost!'
while attempt > 0:
user_input = int(input('Enter Number: '))
if user_input == num:
msg = 'You Won!'
break
else:
print(f'Try again! {attempt} attempt left.')
attempt -= 1
continue
print(msg)
输出:
这个输出执行了两次，所以请完整地观看。每次程序产生一个我们必须猜测的随机数。为了使事情更简单，我们也显示了答案。
Python Random Number Guessing Game
Python 数字猜谜游戏代码
在本节中，我们创建了一个 python 数字猜谜游戏脚本。这将是一个基于命令行的游戏。我们已经在下一节创建了基于图形用户界面的游戏。
- 随机方法是用来产生随机数，玩家需要猜测，以赢得游戏。
- 在下面的代码中，您可以看到随机数的范围在 0 到 10 之间。您可以根据需要更改该范围。
import random
num = random.randint(0, 10)
print(f'''
---------------------------
Correct answer: {num}
---------------------------
''')
- 我们将尝试次数限制为 5 次。虽然在下面的代码中提到了 4，如果你运行这个程序，它会给你 5 次机会。
- msg 被设置为空字符串，因为我们稍后将在代码中更新这个空列表来显示消息。
attempt = 4
msg = ''
- 在剩余的代码中，首先我们保证尝试次数不为 0。
while attempt > 0如果尝试次数为 0，表示玩家输掉了游戏。 - 为了接受连续输入，我们将 input 语句放在 while 循环中。
- If-else 条件用于比较用户输入和随机生成的数字。
- 如果数字匹配，则玩家赢得游戏，程序结束。但是如果数字不匹配，那么将用户输入与随机生成的数字进行比较。
- 比较为玩家显示提示。输入的数字大于或小于答案。
源代码:
这里是 python 数字猜谜游戏代码的完整源代码。
import random
num = random.randint(0, 10)
print(f'''
---------------------------
Correct answer: {num}
---------------------------
''')
attempt = 4
msg = ''
while attempt > 0:
user_input = int(input('Enter Number: '))
if user_input == num:
msg = 'You Won!'
break
elif user_input > num:
print(f'{user_input} is greater.\nRemaining attempts: {attempt}.')
attempt -= 1
elif user_input < num:
print(f'{user_input} is smaller.\nRemaining attempts: {attempt}.')
attempt -= 1
else:
print('Something went wrong!')
break
print(msg)
输出:
在这个输出中，程序生成一个随机数，用户试图猜测它。尝试的次数有限。玩家得到每一个错误答案的提示。
Python Number Guessing Game Code
阅读 Python 字典方法
猜数字游戏 Python Tkinter
在本节中，我们将学习使用 python Tkinter 创建一个数字猜谜游戏。
- Python Tkinter 是一个模块，我们可以用它来创建 GUI(图形用户界面)应用程序。
ws = Tk()，我们已经创建了一个 Tk 类的对象。现在我们将使用 ws 对象来模拟这个类。- 我们创建了这个函数，使用 if-else 条件来确保玩家仍然有机会。
- 如果机会大于 0，则执行用户输入和生成的随机数之间的比较。
- 玩家将收到提示，如果输入错误的数字，也只有 5 次机会。
from tkinter import *
import random
ws = Tk()
ws.title('PythonGuides')
ws.geometry('600x400')
ws.config(bg='#5671A6')
ranNum = random.randint(0, 10)
chance = 5
var = IntVar()
disp = StringVar()
def check_guess():
global ranNum
global chance
usr_ip = var.get()
if chance > 0:
if usr_ip == ranNum:
msg = f'You won! {ranNum} is the right answer.'
elif usr_ip > ranNum:
chance -= 1
msg = f'{usr_ip} is greater. You have {chance} attempt left.'
elif usr_ip < ranNum:
chance -= 1
msg = f'{usr_ip} is smaller. You have {chance} attempt left.'
else:
msg = 'Something went wrong!'
else:
msg = f'You Lost! you have {chance} attempt left.'
disp.set(msg)
Label(
ws,
text='Number Guessing Game',
font=('sans-serif', 20),
relief=SOLID,
padx=10,
pady=10,
bg='#F27D16'
).pack(pady=(10, 0))
Entry(
ws,
textvariable=var,
font=('sans-serif', 18)
).pack(pady=(50, 10))
Button(
ws,
text='Submit Guess',
font=('sans-serif', 18),
command=check_guess
).pack()
Label(
ws,
textvariable=disp,
bg='#5671A6',
font=('sans-serif', 14)
).pack(pady=(20,0))
ws.mainloop()
输出:
在这个输出中，显示了 python 数字猜测游戏 GUI 。玩家将在输入框中输入任意数字，如果该数字与系统生成的随机数匹配，则玩家赢得游戏。
Python Number Guessing Game GUI
猜数字游戏 Python 项目
在这一节中，我们将创建一个数字猜谜游戏 python 项目，你可以在你的辅修或主修中使用它。
- 在这个游戏中，我们创建了 4 个页面:
- 菜单页面
- 开始游戏
- 说明
- 设置
- 退出游戏
- 点击开始按钮将带你到主游戏页面。在那里你可以玩这个游戏。
- 菜单页上的退出游戏按钮将终止游戏。
- 说明和设置是待办事项页面。您可以编写自己的说明并确定设置。
- 设置可以涉及改变随机数的上限和下限范围，改变页面的主题(背景色和前景色)，添加滑块来打开或关闭。
- 这样你就可以准备一个次要或主要的项目，这将有助于你取得好成绩。
菜单页面的源代码:
from tkinter import *
def game():
ws.destroy()
import app
def instr():
ws.destroy()
import instruction
def change_setting():
ws.destroy()
import chng_setting
ws = Tk()
ws.title('PythonGuides')
ws.geometry('600x500')
ws.config(bg='#0D0D0D')
start_game = Button(
ws,
width=20,
text='Start Game',
font=('sans-serif', 14),
bg='#8C3232',
fg='white',
command= game
)
start_game.place(x=160, y=120)
instructions = Button(
ws,
width=20,
text='Instructions',
font=('sans-serif', 14),
bg='#8C3232',
fg='white',
command=instr
)
instructions.place(x=160, y=170)
setting = Button(
ws,
width=20,
text='Settings',
font=('sans-serif', 14),
bg='#8C3232',
fg='white',
command=change_setting
)
setting.place(x=160, y=220)
exit = Button(
ws,
width=20,
text='Quit Game',
font=('sans-serif', 14),
bg='#8C3232',
fg='white',
command=exit
)
exit.place(x=160, y=270)
ws.mainloop()
菜单页面的输出:
这是应用程序的菜单或主页的输出。点击任何其他按钮将进入下一页。
Python Number Guessing Game Using Tkinter Menu Page
游戏开始页面的源代码:
下面是猜数字游戏的完整 Python 项目的源代码。这个游戏是基于 GUI 的，使用 python Tkinter 库创建的。
from tkinter import *
import random
ws = Tk()
ws.title('PythonGuides')
ws.geometry('600x400')
ws.config(bg='#5671A6')
ranNum = random.randint(0, 10)
chance = 5
var = IntVar()
disp = StringVar()
def check_guess():
global ranNum
global chance
usr_ip = var.get()
if chance > 0:
if usr_ip == ranNum:
msg = f'You won! {ranNum} is the right answer.'
elif usr_ip > ranNum:
chance -= 1
msg = f'{usr_ip} is greater. You have {chance} attempt left.'
elif usr_ip < ranNum:
chance -= 1
msg = f'{usr_ip} is smaller. You have {chance} attempt left.'
else:
msg = 'Something went wrong!'
else:
msg = f'You Lost! you have {chance} attempt left.'
disp.set(msg)
Label(
ws,
text='Number Guessing Game',
font=('sans-serif', 20),
relief=SOLID,
padx=10,
pady=10,
bg='#F27D16'
).pack(pady=(10, 0))
Entry(
ws,
textvariable=var,
font=('sans-serif', 18)
).pack(pady=(50, 10))
Button(
ws,
text='Submit Guess',
font=('sans-serif', 18),
command=check_guess
).pack()
Label(
ws,
textvariable=disp,
bg='#5671A6',
font=('sans-serif', 14)
).pack(pady=(20,0))
ws.mainloop()
开始游戏页面的输出:
在该输出中，玩家必须输入数字，如果该数字与系统生成的随机数匹配，则玩家获胜。玩家有 5 次机会猜测正确的数字。
Python Number Guessing Game GUI
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在这个 Python 教程中，我们学习了如何创建 Python 数字猜谜游戏。此外，我们已经讨论了这些主题。
- Python 数字猜谜游戏概述
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 2d 数组+示例
在这个 Numpy 教程中，我们将学习如何在 Python 中使用二维 Numpy 数组。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python NumPy 2d 数组切片
- Python NumPy 2d 数组初始化
- Python NumPy 2d 数组索引
- Python NumPy 二维零数组
- Python NumPy 2d 数组到 1d 数组
- Python NumPy 2d 阵列 append
- Python NumPy 2d 数组声明
- Python NumPy 2d 数组大小
- Python NumPy 2d 数组到 3d 数组
- 不带 numpy 的 Python 2d 数组
- Python numpy where 2d 数组
- Python numpy 空 2d 数组
- Python 按列排序 2d numpy 数组
- Python numpy 连接 2d 数组
- Python numpy 2d 数组到 CSV
- Python numpy 2d 数组整形
- Python numpy rotate 2d array
- Python numpy 随机二维数组
- Python numpy 2d 数组到字符串
- Python numpy 转置 2d 数组
- Python NumPy 唯一二维数组
- Python 迭代 numpy 2d 数组
- Python numpy 二维零数组
- Python 在 Numpy 2d 数组中查找值的索引
- Python 绘图 numpy 2d 数组
- Python numpy argmax 2d 数组
- Python numpy 平均二维数组
- Python numpy 堆栈 2d 数组
- Python numpy shuffle 2d 数组
- Python numpy 按条件过滤二维数组
目录
- Python NumPy 2d 数组
- Python NumPy 2d 数组切片
- Python NumPy 2d 数组初始化
- Python NumPy 2d 数组索引
- Python NumPy 二维零数组
- Python NumPy 2d 数组转 1d
- Python NumPy 2d 数组追加
- Python NumPy 2d 数组声明
- Python NumPy 2d 数组大小
- Python NumPy 2d 数组转 3d
- 没有 numpy 的 Python 2d 数组
- Python numpy where 2d 数组
- Python numpy 空 2d 数组
- Python 按列排序 2d numpy 数组
- Python numpy 串接 2d 数组
- Python numpy 2d 数组到 CSV
- Python numpy 2d 数组整形
- Python numpy 旋转二维数组
- Python numpy 随机二维数组
- Python numpy 2d 数组转字符串
- Python numpy 转置 2d 数组
- Python NumPy 唯一二维数组
- Python 迭代 numpy 2d 数组
- Python 在 Numpy 2d 数组中查找值的索引
- Python plot numpy 2d 数组
- Python numpy argmax 2d 数组
- Python numpy 平均二维数组
- Python numpy 栈 2d 数组
- Python numpy shuffle 2d 数组
- Python numpy 按条件过滤二维数组
Python NumPy 2d 数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中创建一个二维数组。
- 在 Python 中创建一个二维数组，我们可以很容易地应用 np.array 函数。这个功能基本上占用内存少，系统化存储数据。
语法:
下面是 numpy.array() 函数的语法
numpy.array
(
object,
dtype=None,
copy=True,
order='K',
subok=False,
ndim=0,
like=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[23,67],[78,92]])
print(arr1)
在上面的代码中，我们首先导入了一个 numpy 库，然后创建了一个变量‘arr 1’，并分配了一个 numpy 数组函数来创建一个二维数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy 2d array
另一个用 Python 创建二维数组的例子
通过使用 np.arange() 和shape()方法，我们可以执行这个特定的任务。在 Python 中， numpy.arange() 函数是基于数值范围的，它是一个内置的 numpy 函数，总是返回一个 ndarray 对象。而NP . shape()方法用于在不更新数据的情况下对 numpy 数组进行整形。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.arange(12).reshape(3,4)
print(new_arr)
在上面的例子中，我们应用了 np.arange() 和 shape()方法来创建一个二维数组。一旦你将打印出‘new _ arr’，那么输出将显示 0-12 整数。
下面是以下给定代码的输出
Python NumPy 2d array
阅读: Python NumPy 数组
Python NumPy 2d 数组切片
- 让我们看看如何使用 Python 中的切片方法创建一个二维数组。
- 在这个例子中，我们必须提取 numpy 数组的第一项和最后一项。为了完成这项任务，我们将应用包含第一个和最后两个元素的 [:2] 切片方法。
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[[67, 23, 89], [21, 31, 89], [64, 89, 91]],
[[78, 993, 56], [31, 22, 88], [120, 805, 190]],
])
result= arr1[:2, 1:, :2]
print("slicing array:",result)
你可以参考下面的截图
Python NumPy 2d array slicing
使用切片方法创建二维数组的另一种方法
在这个例子中，我们将使用 numpy.ix_() 函数。在 Python 中，这个方法接受 n 个一维或二维序列，这个函数将帮助用户对数组进行切片。
语法:
下面是 numpy.ix()函数的语法
numpy.ix(*args)
示例:
import numpy as np
new_arr = np.arange(12).reshape(3,4)
print(new_arr)
result = new_arr[np.ix_([2,1],[0,2])]
print(result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy 2d array slicing
Python NumPy 2d 数组初始化
- 这里我们可以看到如何使用 Python 初始化一个 numpy 二维数组。
- 通过使用
np.empty()方法，我们可以轻松地创建一个 numpy 数组，而无需声明给定形状和数据类型的条目。在 Python 中，该方法不会将 numpy 数组值设置为零。 - 在这个程序中，我们还将使用
append()函数来合并两个数组，并将它们存储到一个给定的空数组中，这个函数总是返回一个新数组。
语法:
下面是 numpy.empty()函数的语法
numpy.empty
(
shape,
dtype=float,
order='c',
like=None
)
源代码:
import numpy as np
out1 = np.empty((0, 3), int)
out1 = np.append(out1, np.array([[78, 68, 92, 56]]), axis=0)
out1 = np.append(out1, np.array([[98, 11, 34, 89]]), axis=0)
print(out1)
在上面的程序中，我们初始化了一个空数组，然后使用 numpy append()函数在其中添加条目。一旦打印出“out1 ”,输出将显示新的二维数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy 2d array initialize
Python NumPy 2d 数组索引
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 获得 numpy 数组的索引号。
- 为了执行这个特定的任务，首先我们将使用
np.array()函数创建一个数组，然后声明一个变量‘b’，在这个变量中我们将选择想要在输出中显示的索引号。
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[67, 23], [21, 31]])
b= arr1[1]
print(b)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy 2d array indexing
正如您在截图中看到的，输出显示了第二个 numpy 数组。
Python NumPy 二维零数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何用 Python 创建一个零值的二维数组。
- 在这个例子中，我们将使用 numpy zeros 函数来创建一个用零填充的新数组，这个方法指示指定 numpy 数组的确切维数。
语法:
下面是 numpy.zeros()函数的语法
numpy.zeros
(
shape,
dtype=float,
order='C',
like=None
)
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.zeros((3, 3))
print(arr1)
在上面的程序中，我们已经使用了 np.zeros() 函数在其中指定了数组元素的形状。现在，一旦你打印了‘arr 1’，它将显示一个由 3 行 3 列填充零的 2d 数组。
Python NumPy 2d array of zeros
Python NumPy 2d 数组转 1d
- 在这一节中，我们将讨论如何将二维数组转换成一维数组。
- 通过使用 flatten 方法我们可以解决这个问题，这个函数返回一个一维数组的副本。
- 在 Python 中，
flatten()方法改变数组的形状，它将帮助用户将二维数组转换成一维数组。
语法:
下面是 numpy.flatten()方法的语法
ndarray.flatten
(
order='C'
)
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.array([[67, 23, 89], [21, 31, 89], [64, 89, 91]])
result=arr1.flatten()
print(result)
在上面的代码中，我们已经导入了别名为“np”的 numpy 库，我们将使用 np.array()函数创建一个整数数组。在这个例子中，我们将使用 ndarray.flatten()来展平二维数组。
你可以参考下面的截图
Python NumPy 2d array to 1d
另一个使用 ravel()方法将二维数组转换成一维数组的例子
通过使用 numpy.ravel() 方法，我们可以得到一维数组形式的输出。在 Python 中，这个方法将总是返回一个具有相同数据类型的 numpy 数组，如果该数组是一个掩码数组，那么它将返回一个掩码 numpy 数组。
语法:
下面是 numpy.ravel()方法的语法
numpy.ravel(
a,
order='C'
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何将二维数组转换成一维数组
import numpy as np
new_val = np.array([[45, 34, 56],
[118, 192, 765],
[356, 563, 932]])
new_result = np.ravel(new_val)
print("Convert 2d to 1-d:",new_result)
下面是以下代码的截图
Python NumPy 2d array to 1d
阅读: Python NumPy append + 9 示例
Python NumPy 2d 数组追加
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中添加二维数组。
- 在 Python 中，numpy 模块中提供了
numpy.append()函数，该函数将帮助用户向给定数组中添加新项，或者简单地说，我们可以使用np.append()函数合并两个不同的数组，它将返回一个具有相同形状和维度的新数组
语法:
下面是 numpy.append()函数的语法
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[178, 667], [190, 567]])
arr2 = np.array([[888, 128], [24, 76]])
new_res = np.append(arr1, arr2,axis=1)
print(new_res)
在上面的程序中，我们已经导入了一个 numpy 库，然后使用 np.array 创建了两个不同的数组，现在我们要追加这些数组，并将它们存储到 'new_res' 变量中。一旦您将打印‘new _ RES’，那么输出将显示一个新的 numpy 数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy 2d array append
Python NumPy 2d 数组声明
- 这里我们可以看到如何用 Python 声明一个 numpy 二维数组。
- 在 Python 中声明一个新的二维数组我们可以很容易地使用 arange 和
shape()方法的组合。shape()方法用于在不更新数据的情况下对 numpy 数组进行整形，而 arange()函数用于创建一个新数组。
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.arange(8)
new_result=new_arr.reshape(2,4)
print(new_result)
下面是以下给定代码的输出
Python NumPy 2d array declaration
Python NumPy 2d 数组大小
- 让我们看看如何在 Python 中获得 numpy 二维数组的大小。
- 在 Python 中，
size()属性总是返回 numpy 数组的大小，这意味着它计算 numpy 数组的项数，然后显示它。
语法:
下面是 ndarray size()的语法
numpy.ndarray.size()
举例:
import numpy as np
new_array = np.array([[34, 15], [78, 98], [23, 78]])
print("size of 2-dimension aray is: ", new_array.size)
你可以参考下面的截图
Python NumPy 2d array size
正如你在截图中看到的，输出是 6。
Python NumPy 2d 数组转 3d
- 在这一节中，我们将讨论如何将二维数组转换成三维数组。
- 在 Python 中，要将二维数组转换成三维数组，我们可以很容易地使用
numpy . shape()方法。此函数将在不更新元素的情况下调整数组的形状。
语法:
下面是 numpy.reshape()方法的语法
numpy.reshape
(
a,
newshape,
order='C'
)
举例:
import numpy as np
new_val = np.array([[78,98,345,667,765,982],
[16,78,228,934,578,309]])
new_result = np.reshape(new_val, (4, 3))
print(new_result)
在上面的代码中，我们使用了NP . shape()方法将二维数组转换为三维数组。在这种方法中，我们已经指定了新数组的形状和维数。
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy 2d array to 3d
阅读:Python NumPy where with examples
没有 numpy 的 Python 2d 数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在不使用 numpy 包的情况下用 Python 创建一个二维数组。
- 在这个例子中，我们首先选择了数组的数量，然后创建了一个变量“new_val ”,在这个变量中，我们必须用 range 属性指定一个列表理解方法。
源代码:
Z = 4
new_val = [[1] * Z for i in range(Z)]
print(new_val)
下面是以下给定代码的实现
Python 2d array without numpy
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示的是用 1 的值填充的二维数组。
Python numpy where 2d 数组
- 这里我们可以使用 where()函数的概念来获取特定元素的索引号。
- 在 Python 中，
numpy.where()函数用于根据给定的条件从 numpy 数组中选择项目。它将检查条件，如果给定值与数组不匹配，并且没有传递 y 参数，那么它将返回一个空数组和数据类型。
语法:
下面是 numpy.where()函数的语法
numpy.where
(
condition,
[,
x,
y,
]
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[178, 78, 789], [67, 190, 632]])
output = np.where(new_arr<190)
print(output)
print(new_arr[output])
在上面的程序中，我们将使用 np.where() 函数并在其中分配条件。它将检查数组中是否存在该值。如果是，它将在输出中显示索引号。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy where 2d array
Python numpy 空 2d 数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用空函数获得二维数组。
- 在 Python 中，numpy 包提供了一个名为
numpy.empty()的函数，该方法用于声明给定形状的新 numpy 数组，而无需初始化条目。
语法:
下面是 numpy.empty()函数的语法
numpy.empty
(
shape,
dtype=float,
order='C',
like=None
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.empty((2, 2, 2))
print(new_arr)
在上面的程序中，我们使用了 np.empty() 函数，并在其中传递了一个形状和数据类型值。一旦你将打印‘new _ arr’，那么输出将显示包含在新数组中的不同值。
你可以参考下面的截图
Python numpy empty 2d array
Python 按列排序 2d numpy 数组
- 在这里，我们可以看到如何在 Python 中按列对二维数组进行排序。
- 在这个例子中，我们将使用
argsort()方法的概念。在 Python 中，该方法用于沿着相同形状的给定轴对数组进行排序，并且该方法将始终返回对 numpy 数组进行排序的索引。
语法:
下面是 numpy.argsort()函数的语法
numpy.argsort
(
a,
axis=-1,
kind=None,
order=None
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[44, 25, 78, 91], [189, 654, 145, 934], [456, 889, 145, 789]])
new_val = 1
new_result = new_arr[new_arr[:,new_val].argsort()]
print(new_result)
在上面的代码中，我们按照索引 1 处的第二列对 numpy 数组进行了排序。
下面是以下给定代码的实现
Python sort 2d numpy array by column
Python numpy 串接 2d 数组
- 让我们看看如何在 Python 中连接一个二维 numpy 数组。
- 为了执行这个特殊的任务，我们将使用
numpy.concatenate()函数。在 Python 中，该函数将帮助用户将二维数组组合或合并在一起，但是在这种情况下，数组应该沿着指定的轴具有相同的形状和大小。 - 该功能在 numpy 模块中可用，可垂直和水平操作。
语法:
下面是 numpy.concatenate()函数的语法
np.concatenate
(
a1,
a2,
axis=0,
out=None,
dtype=None,
casting="same_kind"
)
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([[198, 567, 123], [342, 907, 167]])
new_arr2 = np.array([[745, 567, 234],[782, 567, 190]])
print(np.concatenate((new_arr, new_arr2), axis = -1))
在上面的程序中，我们通过使用 np.array() 函数创建了两个不同的数组，并在其中赋整数值。现在使用 concatenate() 方法来组合二维数组。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy concatenate 2d array
Python numpy 2d 数组到 CSV
- 让我们看看如何使用 Python 来保存带有 CSV 文件的二维数组。
- 在这个例子中，我们将使用
np.savetext来执行这个任务。在 Python 中，该方法将有助于将 numpy 数组保存到 CSV 文件中。这个函数有两个参数，文件名和数据，我们也可以在里面加分隔符。 - 在此示例中，文件名以 CSV 模式结束，分隔符用于 CSV 文件元素分隔符。
语法:
下面是 numpy.savetxt()方法的语法
numpy.savetxt
(
fname,
X,
delimiter='',
newline='\n',
header='',
footer='',
comments='#',
encoding=None
)
源代码:
Python numpy 2d array to CSV
CSV 文件截图
Python numpy 2d array to CSV
正如你在截图中看到的，CSV 文件保存了二维数组。
Python numpy 2d 数组整形
- 这里我们可以看到如何在 Python 中重塑二维数组。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用
numpy . shape()方法，这个函数将在不更新数组元素的情况下改变数组的形状。在这个程序中，我们必须使用NP . shape()方法将一个二维数组转换成一个一维数组。
举例:
import numpy as np
new_array1 = np.array([[67, 89, 41, 99],
[45, 77, 23, 45]])
b= new_array1.reshape(new_array1.size,)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy 2d array reshape
Python numpy 旋转二维数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中旋转二维数组。
- 通过使用
np.rot90()方法，我们可以执行这个任务。此方法用于在平面轴上将 numpy 数组旋转 90 度，轴将为 0 或 1。
语法:
下面是 numpy.rot90()方法的语法
numpy.rot90
(
m,
k=1,
axes=(0,1)
)
举例:
import numpy as np
new_val = np.array([[89,91], [78,56]])
print(new_val)
result = np.rot90(new_val, 2)
print("After rotating arr:",result)
你可以参考下面的截图
Python numpy rotate 2d array
Python numpy 随机二维数组
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 中的 random 函数创建一个二维数组。
- 在 Python 中，
random.rand()函数将创建一个包含数字的 numpy 数组，该模块存在于 NumPy 模块中，该函数用于生成给定形状的随机值。 - 在这个例子中，我们在一个参数中传递了 (2，2) ，该参数表示 numpy 数组的形状和维度。
语法:
下面是 numpy.randm.rand()函数的语法
random.rand
(
d0,
d1,
.
.
dn
)
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.random.rand(2,2)
print("Random values for 2d array:",new_arr)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy random 2d array
Python numpy 2d 数组转字符串
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中用字符串转换二维数组。
- 通过使用
np.array2string()方法，我们可以解决这个任务，这个方法将总是返回 numpy 数组的字符串表示。
语法:
下面是 numpy.array2string()方法的语法
numpy.array2string
(
a,
max_line_width=None,
precision=None,
suppress_Small=None,
separator='',
prefix='',
style=<no value>,
formatter=None,
threshold=None,
edgeitems=None,
sign=None,
floatmode=None,
legacy=None
)
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.random.rand(2,2)
b= np.array2string(new_arr, formatter={'float_kind':lambda x: "%.2f" % x})
print(b)
你可以参考下面的截图
Python numpy 2d array to string
Python numpy 转置 2d 数组
- 让我们看看如何在 Python 中转置一个二维数组。
- 在这个例子中，我们将使用
numpy.transpose()方法。在 Python 中，此方法用于将列项更改为行元素，将行项更改为列项。这个函数将总是返回一个新的修改过的数组。 - 假设如果 numpy 数组形状是 (m，n) ，那么通过使用
numpy.transpose()方法，形状将是(n，m)。
举例:
import numpy as np
new_element = np.array([[17,18,13,73,56],[108,23,87,123,84]])
new_output = np.transpose(new_element)
print(new_output)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy transpose 2d array
正如您在截图中看到的，输出将显示一个修改后的 numpy 数组
Python NumPy 唯一二维数组
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中从二维数组中获取唯一值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.unique()函数。在 Python 中，该方法检查数组中的唯一值，例如，我们有一个包含重复值的二维数组，如果我们要应用np.unique()函数，它将返回唯一值。 - 该方法在 numpy 模块中可用，并且该函数能够返回唯一值的元组。
语法:
下面是 numpy.unique()方法的语法
numpy.unique
(
arr,
return_index=False,
return_inverse=False,
return_counts=False,
axis=None
)
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([[67, 67, 45,92] ,[ 90, 67, 45,11] , [ 20, 67, 45, 67], [67, 67, 45, 67]])
new_result = np.unique(new_array)
print('Unique 2d elements : ', new_result)
在上面的程序中，我们使用 np.array() 函数创建了一个 numpy 数组，然后使用 np.unique() 函数从数组中获取唯一元素。
下面是以下代码的截图
Python NumPy unique 2d array
正如您在屏幕截图中看到的，输出将显示列表中可用的唯一值。
Python 迭代 numpy 2d 数组
- 这里我们可以看到如何在 Python 中迭代一个 numpy 二维数组。
- 在 Python 中，要迭代一个二维数组，我们可以很容易地在其中使用 for
loop()方法，而要创建一个 numpy 数组，我们可以应用 arange()函数和 reshape。一旦你将打印‘I’，那么输出将显示二维数组。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.arange(8).reshape(4,2)
for i in new_arr:
print("Iterating values:",i)
下面是以下给定代码的输出
Python iterate numpy 2d array
Python 在 Numpy 2d 数组中查找值的索引
- 让我们讨论如何使用 Python 来查找 Numpy 二维数组中值的索引。
- 在这个例子中，我们将使用
numpy.where()函数，这个方法将检查值为‘934’的元素的索引。如果它出现在给定的数组中，那么它将显示索引号。
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([[78, 95, 34],
[678, 934, 178],
[334, 934, 934],
[334, 554, 678]])
output = np.where(new_array == 934)
print('array value : ',output)
你可以参考下面的截图
Python find an index of the value in Numpy 2d array
Python plot numpy 2d 数组
- 在本节中，我们将讨论如何用 Python 绘制二维数组。
- 我们已经在很多 3d 文章中讨论过这个话题。你可以在那篇文章中参考这个例子，但是在这个例子中，我们刚刚创建了一个简单的二维数组。
源代码:
import matplotlib.pyplot as plt, numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
new_arr= np.array([[178,678,345], [234,967,456]])
new_element = plt.figure()
result = new_element.add_subplot(133, projection='2d')
result.plot(new_arr[:,0],new_arr[:,1],new_arr[:,2])
plt.show()
下面是以下给定代码的执行过程
Python plot numpy 2d array
图截图
Python plot numpy 2d array
Python numpy argmax 2d 数组
- 让我们看看如何使用
argmax()函数找到二维数组中的最大值。 - 在 Python 中，
argmax()函数返回数组中最大值的索引。该函数采用一个轴，您将沿着该轴确定最大元素。
语法:
下面是 numpy.argmax()函数的语法
numpy.argmax
(
a,
axis=None,
out=None
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.arange(8).reshape(2, 4)
final_result = np.argmax(new_arr)
print(final_result)
在上面的程序中，我们使用 np.arange() 函数创建了一个数组，然后应用 np.argmax() 函数获取最大值的索引。
下面是以下代码的截图
Python numpy argmax 2d array
Python numpy 平均二维数组
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 来查找二维数组中的平均值。
- 为了完成这个任务，我们将使用
average()函数来计算二维数组的平均值。在 Python 中，average 函数测量数组中给定项的加权平均值，该函数有一个轴参数，如果该参数不可用，则该数组被展平。
语法:
下面是 numpy.average()函数的语法
numpy.average
(
a,
axis=None,
weights=None,
returned=False
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[49, 34,98 ,97],
[85,56,34,15]])
val1 = np.average(new_arr, axis=0)
val1 = np.average(new_arr, axis=1)
print(val1)
你可以参考下面的截图
Python numpy average 2d array
正如你在截图中看到的，输出是二维数组的平均值
Python numpy 栈 2d 数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用
stack()方法在 Python 中堆栈二维数组。 - 在 Python 中，要组合两个不同的 numpy 数组，我们还可以使用
np.stack()方法，并且数组必须具有相同的形状和大小。
语法:
下面是 np.stack()方法的语法
numpy.stack
(
arrays,
axis=0,
out=None
)
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([ 78, 99, 45] )
new_array = np.array([ 34, 91, 20] )
result = np.stack((new_arr, new_array), axis = 0)
print(result)
在上面的代码中，我们通过使用 np.array() 创建了两个不同的数组，然后声明了一个变量‘result’，在其中我们分配了一个 np.stack() 方法来组合数组。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy stack 2d array
Python numpy shuffle 2d 数组
- 让我们看看如何在 Python 中混洗一个二维数组。
- 在这个例子中，我们将通过使用
np.random.shuffle()方法来打乱给定数组中可用的元素。
语法:
下面是 numpy.random.shuffle() 方法的语法
random.shuffle(x)
源代码:
import numpy as np
new_values = np.arange(8).reshape((4, 2))
result =np.random.shuffle(new_values)
print(new_values)
下面是以下代码的截图
Python numpy shuffle 2d array
Python numpy 按条件过滤二维数组
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中按条件过滤二维数组。
- 通过使用按位运算符，我们可以过滤基于条件的数组。在本例中，我们将在其中使用 numpy 大于和小于函数。
举例:
import numpy as np
new_val = np.array([[89,45,67],
[97,56,45]])
result = np.logical_and(np.greater(new_val, 45), np.less(new_val, 89))
print(new_val[result])
在上面的代码中，我们指定了一个条件，如果 val 大于 45，它将显示在第一个索引号中，如果 value 小于 89，它将显示在第二个索引号中。
下面是以下给定代码的输出
Python numpy filter two-dimensional array by condition
另外，请阅读以下教程。
在这篇 Python 教程中，我们已经学习了如何在 Python 中使用二维 NumPy 数组。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python NumPy 2d 数组切片
- Python NumPy 2d 数组初始化
- Python NumPy 2d 数组索引
- Python NumPy 二维零数组
- Python NumPy 2d 数组到 1d 数组
- Python NumPy 2d 阵列 append
- Python NumPy 2d 数组声明
- Python NumPy 2d 数组大小
- Python NumPy 2d 数组到 3d 数组
- 不带 numpy 的 Python 2d 数组
- Python numpy where 2d 数组
- Python numpy 空 2d 数组
- Python 按列排序 2d numpy 数组
- Python numpy 连接 2d 数组
- Python numpy 2d 数组到 CSV
- Python numpy 2d 数组整形
- Python numpy rotate 2d array
- Python numpy 随机二维数组
- Python numpy 2d 数组到字符串
- Python numpy 转置 2d 数组
- Python NumPy 唯一二维数组
- Python 迭代 numpy 2d 数组
- Python numpy 二维零数组
- Python 在 Numpy 2d 数组中查找值的索引
- Python 绘图 numpy 2d 数组
- Python numpy argmax 2d 数组
- Python numpy 平均二维数组
- Python numpy 堆栈 2d 数组
- Python numpy shuffle 2d 数组
- Python numpy 按条件过滤二维数组
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 3d 数组+示例
在这个 Python 教程中，我们将学习如何在 Python 中使用三维 NumPy 数组。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 3d 数组切片
- Python numpy 3d 数组转 2d
- Python numpy 3d 数组轴
- Python 绘图 3d 数字数组
- Python 3d 列表到 numpy 数组
- Python numpy 转置 3d 数组
- Python numpy sum 3d 数组
- Python numpy 定义 3d 数组
- Python numpy rotate 3d array
- Python numpy 3d 示例
- Python numpy where 3d 数组
- Python numpy 空 3d 数组
- 将 3d 数组整形为 2d python 数字
- Python numpy 初始化 3d 数组
- Python numpy append 3d 阵列
- Python numpy 连接 3d 数组
目录
- Python Numpy 3d 数组
- Python numpy 3d 数组切片
- Python Numpy 3d 数组转 2d
- Python numpy 3d 数组轴
- Python 绘制 3d numpy 数组
- Python 3d 列表到 numpy 数组
- Python numpy 转置 3d 数组
- Python numpy sum 3d 数组
- Python numpy 定义 3d 数组
- Python numpy 旋转 3d 数组
- Python numpy where 3d 数组
- Python numpy 空 3d 数组
- 将 3d 数组整形为 2d python numpy
- Python numpy 初始化 3d 数组
- Python numpy 追加 3d 数组
- Python numpy 串接 3d 数组
Python Numpy 3d 数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中创建一个三维数组。
- Numpy 提供了一个函数，允许我们操作可以访问的数据。三维意味着我们可以对每个维度使用嵌套层次的数组。
- 要创建三维 numpy 数组，我们可以使用简单的
numpy.array()函数来显示三维数组。
举例:
我们举个例子，了解一下如何用一个特定的值创建一个三维数组。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.array([[[2,17], [45, 78]], [[88, 92], [60, 76]],[[76,33],[20,18]]])
print("Create 3-d array:",arr1)
下面是以下给定代码的实现
Python Numpy 3d array
另外，请阅读， Python NumPy 最小值
如何在 Python 中创建 3d numpy 数组
通过使用 NumPyshape()，我们可以很容易地在 Python 中创建 3d NumPy 数组。在 Python 中，此方法用于在不修改数组元素的情况下形成 NumPy 数组。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[ 78, 23, 41, 66],
[ 109, 167, 41, 28],
[ 187, 22, 76, 88]])
b = new_arr.reshape(3, 2, 2)
print(b)
在上面的代码中，我们首先导入 Python NumPy 库，然后使用 np.array 创建一个数组。现在使用 reshape() 方法，其中我们已经传递了数组的形状和大小。
下面是以下代码的截图
Python Numpy 3d array
Python numpy 3d 数组切片
- 在本期节目中，我们将讨论如何使用 Python 中的切片技术创建一个 numpy 3d 数组。
- 在 Python 中，要分割数组，我们可以很容易地使用索引，这种方法将元素从一个索引转移到另一个索引。
- 在 Python 中，切片步骤是开始:结束:步骤。第一个参数是 start，如果我们在示例中没有传递这个参数，那么默认情况下它取为
0。而在 end 参数的情况下，它将被认为是数组的长度。
举例:
让我们举一个例子，在一个 Python NumPy 数组中切片元素。
import numpy as np
new_arr2 = np.array([[[178, 189, 567], [145, 239, 445], [197, 345, 678]],
[[56, 78, 190], [46, 10, 11], [6, 2, 1]],
[[45, 118, 203], [72, 119, 34], [87, 9, 5]]])
d= new_arr2[:2, 1:, :2]
print("slicing array:",d)
在上面的代码中，我们刚刚创建了一个简单的数组，然后对它应用切片方法。在这个例子中，我们选择了数组的长度为 2 。
下面是以下给定代码的输出
Python numpy 3d array slicing
Python Numpy 3d 数组转 2d
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中将三维 numpy 数组转换为二维数组。
- 为了执行这个特定的任务，我们可以使用 numpy reshape()方法，这个函数将帮助用户将三维数组重新整形为二维数组。在 Python 中，整形意味着我们可以在不改变元素的情况下轻松修改数组的形状。
语法:
下面是 numpy.reshape()方法的语法
numpy.reshape
(
arr,
newshape,
order='C'
)
源代码:
import numpy as np
new_arr2 = np.array([[[13, 9],
[161, 23]],
[[128, 219],
[109, 992]],
[[42, 34],
[ 128, 398]],
[[236, 557],
[645, 212]]])
b= np.reshape(new_arr2,(4,4))
print(b)
在上面的程序中，我们已经传递了数组‘new _ arr’以及数组的大小(行数和列数)。一旦你将打印‘b’，那么输出将显示新的数组。
下面是以下代码的截图
Python numpy 3d array to 2d
Python numpy 3d 数组轴
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中创建一个带有轴的三维数组。
- 这里我们先用
numpy.array()函数创建两个 numpy 数组 'arr1' 和 'arr2' 。现在使用 concatenate 函数并将它们存储到‘result’变量中。在 Python 中，concatenate 方法将帮助用户沿着轴连接两个或多个相同形状的 numpy 数组。 - 在本例中，我们将轴设置为
0，表示水平连接的数组。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.array([[2,6,7],[16,14,111]])
arr2 = np.array([[73,27,41],[77,21,19]])
result = np.concatenate([arr1, arr2], axis = 0)
print(result)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy 3d array axis
Python 绘制 3d numpy 数组
- 这里我们可以看到如何用 Python 绘制一个三维 numpy 数组。
- 在本例中，我们导入了 matplotlib 库，用于绘制
3-d图，同时导入了轴 3d 的 mpl_toolkits 模块，用于添加轴 3d 类型的新轴。 - 在这里，我们可以将“结果”定义为一个带有三维投影的典型子图，然后使用切片方法来创建线条对象。
- 一旦你将使用
plt.figure()然后它创建一个图形对象，并且plt.show()打开一个显示我们的图形的交互窗口。
源代码:
import matplotlib.pyplot as plt, numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
arr1= np.array([[52,89,54], [103,423,934], [897,534,118]])
new_val = plt.figure()
result = new_val.add_subplot(122, projection='3d')
result.plot(arr1[:,0],arr1[:,1],arr1[:,2])
plt.show()
你可以参考下面的截图
Python plot 3d numpy array
片段的屏幕截图:
Python plot 3d numpy array
Python 3d 列表到 numpy 数组
- 让我们看看如何使用 Python 将列表转换成 3d numpy 数组。
- 在这个例子中，我们必须将列表转换成一个三维数组。为了完成这个任务，我们将创建一个名为‘new _ lis’的列表，然后使用
np.asarray()方法将输入列表转换为 numpy 数组，这个函数在 numpy 模块中可用。
语法:
下面是 numpy.asarray() 方法的语法
numpy.asarray
(
a,
dtype=None,
order=None,
like=None
)
来源 代号:
import numpy as np
new_lis = [[23, 45, 278],[ 189, 234, 445],[ 567, 421, 109],[ 18, 21, 188]]
new_output = np.asarray(new_lis)
print(new_output)
下面是以下给定代码的实现
Python 3d list to numpy array
正如您在截图中看到的，输出是 Python 中的一个三维 NumPy 数组。
阅读: Python NumPy append + 9 示例
Python numpy 转置 3d 数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中转置一个三维数组。
- 在本例中，我们创建了一个简单的 numpy 数组，在其中传递一个整数值。现在声明一个变量‘result’并使用
np.transpose()方法。在 Python 中，np.transpose()方法将帮助用户将行项转换为列项，并将列元素转换为行元素。 - 该方法可以转置三维数组，并且该方法的输出是给定数组的更新数组。
语法:
下面是 numpy.transpose()方法的语法
numpy.transpose
(
a,
axes=None
)
举例:
让我们举一个例子，了解如何在 Python 中转置一个三维数组
import numpy as np
new_arr = np.array([[23,45,21,78,91],[24,19,41,22,191],[39,84,12,34,44]])
result = np.transpose(new_arr)
print(result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy transpose 3d array
Python numpy sum 3d 数组
- 在本期节目中，我们将讨论如何用 Python 对一个三维 numpy 数组求和。
- 通过使用
np.sum()方法我们可以解决这个问题。在 Python 中，sum()方法对数组和数组对象中的项求和。
语法:
下面是 np.sum()函数的语法
numpy.sum
(
arr,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
keepdims=<no value>
initial=<no value>
where=<no value>
)
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.array([[[ 56, 24, 16],[ 17, 18, 29],
[64, 16, 18]],
[[ 24, 27, 36],[ 18, 19, 26],
[ 27, 13, 64]]])
b = np.sum(arr1,axis = 0)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy sum 3d array
阅读: Python NumPy 矩阵
Python numpy 定义 3d 数组
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 定义一个 numpy 三维数组。
- 要定义一个三维数组，我们可以使用
numpy.ones()方法。在 Python 中，numpy.ones()函数用 1 填充值，并且它总是返回给定形状的新 numpy 数组。
语法:
下面是 numpy.ones()方法的语法
numpy.ones
(
shape,
dtype=None,
order='C'
like=None
)
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.ones((3, 3, 3))
print(arr1)
在上面的代码中，我们首先要导入一个 NumPy 库，然后创建一个变量‘arr 1’，在这个变量中我们传递了 np.ones() 方法来定义一个新的三维数组。
下面是以下代码的截图
Python numpy define 3d array
Python numpy 旋转 3d 数组
- 让我们看看如何在 Python 中旋转三维 numpy 数组。
- 通过使用
np.rot90，我们可以轻松地将 numpy 数组旋转 90 度。在 Python 中，此方法用于将 NumPy 数组旋转 90 度。
语法:
下面是语法 NumPy.rot90()方法
numpy.rot
(
m,
k=1,
axes=(0,1)
)
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.array([[16,18], [24,43], [17,19]])
print(arr1)
b = np.rot90(arr1, 3)
print("After rotating arr:",b)
你可以参考下面的截图
Python numpy rotate 3d array
正如您在屏幕截图中看到的，输出是数组的旋转。
阅读: Python NumPy concatenate + 9 个例子
Python numpy where 3d 数组
- 让我们通过使用 Python 来看看如何在三维数组中使用 where 函数。
- 在 Python 中，该方法用于根据条件选择项目，它总是返回从
X和Y中选择的项目，该函数在 Python Numpy 模块中可用。
语法:
下面是 numpy.where()方法的语法
numpy.where
(
condition
[,
x,
y
]
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[56, 1, 12], [3, 2, 14],[3,21,5]])
result = np.where(arr1<6)
print(result)
print(arr1[result])
在上面的代码中，我们创建了一个数组，然后使用 np。where()方法，其中我们将条件赋值为< 6 。一旦你将打印“结果”，然后输出将显示一个新的三维数组。
下面是以下代码的截图
Python numpy where 3d array
Python numpy 空 3d 数组
- 这里我们可以看到如何使用 Python 创建一个空的三维数组。
- 在这个例子中，我们将使用一个
np.empty()方法来创建一个空数组。在 Python 中，此函数不会将值设置为零。它只接受随机值。
语法:
下面是 Python 中 np.empty()函数的语法
numpy.empty
(
shape,
dtype=float,
order='C'
)
注意:这些参数定义了形状、数据类型和顺序。它将总是返回未初始化数据的数组。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.empty((3, 3, 3))
print(arr1)
下面是以下给定代码的执行过程
Python Numpy empty 3d array
将 3d 数组整形为 2d python numpy
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中将三维数组重塑为二维 numpy 数组。
- 在 Python 中，整形意味着我们可以在不改变元素的情况下轻松修改数组的形状。
语法:
下面是 NumPy.reshape()方法的语法。
numpy.reshape
(
arr,
newshape,
order='C'
)
源代码:
import numpy as np
new_arr2 = np.array([[[42, 16],
[567, 123]],
[[345, 136],
[445, 890]],
[[567, 123],
[789, 908]],
[[678, 908],
[645, 212]]])
result= np.reshape(new_arr2,(4,4))
print(result)
一旦您将打印‘result’，那么输出将显示 4*4 维的数组。
下面是以下给定代码的执行过程
reshape 3d array to 2d python numpy
Python numpy 初始化 3d 数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中初始化一个三维数组。
- 在 Python 中，为了初始化一个三维数组，我们可以很容易地使用 np.array 函数来创建一个数组，一旦你打印了 'arr1' ,那么输出将显示一个三维数组。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.array([[[4,36], [134, 94]], [[976, 234], [189, 123]],[[56,21],[109,67]]])
print("Initialize 3-d array:",arr1)
Python numpy initialize 3d array
Python numpy 追加 3d 数组
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 追加 numpy 3d 数组。
- 在 Python 中，
append()函数将在数组的末尾添加条目，该函数将合并两个 numpy 数组，并且总是返回一个新数组。
举例:
让我们举一个例子，并理解如何在 Python 中追加三维 numpy 数组
import numpy as np
new_array1 = np.array([[23, 31], [78, 89],[356,921]])
new_array2 = np.array([[834, 567], [179, 119],[823,108]])
result = np.append(new_array1, new_array2,axis=1)
print(result)
在上面的代码中，我们应用了 append()函数，在该函数中，我们为两个给定的数组‘new _ array 1’和‘new _ array 2’赋值。一旦你将打印“结果”，然后输出将显示一个新的更新的三维数组。
下面是以下代码的截图
Python numpy append 3d array
Python numpy 串接 3d 数组
- 让我们看看如何使用 Python 连接一个三维 numpy 数组。
- 在 Python 中，concatenate 函数用于组合两个不同的 numpy 数组和一个轴。
- 在这个例子中，我们通过使用
np.array()函数创建了两个 numpy 数组‘arr 1’和‘arr 2’。现在使用 concatenate 函数，在这个函数中我们传递数组并对其进行轴处理。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.array([[67, 23, 89], [15, 35, 76],[114,256,345]])
arr2 = np.array([[48, 189, 234],[782, 567, 190],[543,134,567]])
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis = -1))
下面是以下给定代码的输出
Python numpy concatenate 3d array
正如您在截图中看到的，输出将显示一个新的三维数组。
您可能也喜欢阅读下面的 Python Numpy 教程。
在这篇 Python 教程中，我们已经学习了如何在 Python 中使用三维 NumPy 数组。此外，我们已经讨论了这些主题。
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- Python 3d 列表到 numpy 数组
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- Python numpy 定义 3d 数组
- Python numpy rotate 3d array
- Python numpy 3d 示例
- Python numpy where 3d 数组
- Python numpy 空 3d 数组
- 将 3d 数组整形为 2d python 数字
- Python numpy 初始化 3d 数组
- Python numpy append 3d 阵列
- Python numpy 连接 3d 数组
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 绝对值示例
在本 Python 教程中，我们将通过如下几个例子来讨论 Python NumPy 绝对值:
- Python numpy 绝对值和
- Python numpy 绝对值排序
- 没有函数的 Python numpy 绝对值
- Python numpy 绝对值元组
- Python numpy 绝对值熊猫
- Python numpy 绝对值复数
- Python numpy 元素的绝对值
- Python numpy 绝对值差
- 熊猫中列的 Python numpy 绝对值
目录
- Python numpy 绝对值
- Python numpy 绝对值和
- Python numpy 绝对值排序
- Python numpy 绝对值无函数
- Python numpy 绝对值元组
- Python numpy 绝对值熊猫
- Python numpy 绝对值复数
- Python numpy 元素级绝对值
- Python numpy 绝对值差
- Python 熊猫中列的 numpy 绝对值
Python numpy 绝对值
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 Python numpy 绝对值。
- 这是一个统计函数，帮助用户测量 NumPy 数组中每个元素的绝对值。
- 在 numpy 数组中，有些元素是负的，有些是正的。
- 如果我们应用 numpy 绝对值，它将计算数组中每个值的绝对值。
语法:
下面是 NumPy 绝对值的语法
numpy.absolute
(
arr,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
arr = np.array([4, 5,-6,-7, 3])
result = np.absolute(arr)
print(result)
- 在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，并使用该 numpy 创建一个数组。数组函数并在参数中赋值。
- 创建一个变量，并将函数指定为 np。绝对并打印结果。
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value
另一种检查 numpy 绝对值的方法是 numpy.abs()函数
- 它只有一个参数 X，X 参数使我们能够提供输入数组。
- 我们将生成一个值数组的绝对值，首先我们将创建一个 numpy 数组，然后我们可以使用一个 np。在 numpy 数组上 abs()函数。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([5, 6,-6,-7, 3])
result = np.abs(arr)
print(result)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value abs method
Python numpy 绝对值和
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 numpy 绝对值和。
- 两个数组的和的绝对值总是等于它们的绝对值的和，只有当两个数字的符号相同时才为真，这两个数字的符号都是正数或负数。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.absolute()来获取给定数组的绝对值。
语法:
下面是 numpy absolute 的语法
numpy.absolute
(
arr,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
arr1= np.array([2,-3,4])
arr2= np.array([4,-8,6])
def l1(arr1, arr2):
return np.absolute(arr1 + arr2).sum()
print(l1(arr1,arr2))
- 在上面的代码中，我们导入了一个 numpy 库，并使用该 numpy 创建了一个数组。数组函数并在参数中赋值。
- 然后声明一个方法 l1，在该方法中分配参数 arr1 和 arr2，然后生成 np。绝对函数并打印结果。
下面是以下代码的截图
Python numpy array absolute value sum
另一种检查 numpy 绝对值和的方法是 numpy.abs()函数和 map 函数。
- abs()函数总是返回给定数字的 abs 值，如果 no 是负数，numpy.abs()转换成正数。
- Map()函数将给定的函数应用于可迭代序列列表和数组的每一项。
- 在本例中，我们将使用这两个函数来获得总和的绝对值。
举例:
import numpy as np
arr1 = ([4, 5, -6, -8, 9, 1])
result = sum(map(abs, arr1))
print(result)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value sum abs method
Python numpy 绝对值排序
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 python 中的 numpy 绝对值排序。
- 在这个方法中，我们可以使用函数 numpy.sort()和 numpy.abs()来获取排序后的元素和正值。
- 这个函数总是返回一个数组的排序副本。
- 在这个例子中，我们将使用这两个函数来获取它们的排序值和绝对值。
举例:
让我们举一个例子来检查如何对值进行排序和绝对
import numpy as np
x = np.array([4,2,-1,3])
y = np.sort(x)
z= np.abs(y)
print(z)
- 在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，并使用该 numpy 创建一个数组。数组函数。
- 然后创建一个变量并使用 numpy.sort()和 numpy.abs()方法。
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value sort
Python numpy 绝对值无函数
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 Python 中不带函数的 numpy 绝对值。
- 在这个方法中，我们首先声明数字的平方。
- 然后测量计算值的平方根。
举例:
num = -8
value = (num`2)`0.5
print(num)
print(value)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value without function
Python numpy 绝对值元组
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 numpy 绝对值元组。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 np.absolute()来获得正值元组。
- 如果我们应用 numpy 绝对值，它将定义数组中每个值的绝对值。
- 它用于在单个变量中包含多个对象。
- 除非列表和元组使用左括号，否则不能更改此方法，而列表使用方括号。
举例:
import numpy as np
tup = ([1,-2,-3,-4,-5])
res = np.absolute(tup)
print(res)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value tuple
Python numpy 绝对值熊猫
- 用这种方法，我们将学习和讨论熊猫的数量。
- 在这种方法中，我们可以使用 pandas 软件包进行绝对值分析。
- Dataframe.abs()是使用 pandas dataframe 函数的最简单的方法之一。它总是返回具有正值的项，并且仅适用于全是数值的项。
- 该函数将返回给定表达式的指定数目的正绝对值。
- 为了理解 np.abs()方法，我们将求解示例并获得数据帧的绝对值。
- 为了找到正值，我们还需要在数据帧中有负值。
语法:
Dataframe.abs()
- 此方法仅适用于全是数字的值。
- 它将返回包含每个元素的正值的序列。
举例:
import pandas as pd
a = pd.Series([1,14,-19,-15,6])
res = a.abs()
print(res)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value pandas
Python numpy 绝对值复数
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 Python 中的 numpy 绝对值复数。
- 在 Python 中，可以使用赋值语句声明复数。
- 当我们使用两个实数时，通常使用复数。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用 numpy.abs()函数来获得正值。
- 对于复数，numpy.abs()函数仅返回幅度部分。
- 复数的正值是作为复平面中各点之间的距离产生的。
- 为了理解 numpy.abs()方法，我们将求解示例并获得复数的绝对值。
语法:
numpy.abs
(
arr,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
compl = ([2+3j,2-4j,-4-5j])
res = np.abs(compl)
print(res)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value complex number
传统上检查 numpy 绝对值复数的另一种方法。
举例:
x=complex(input("Enter complex number in form a+bj: "))
import cmath
y=cmath.sqrt((x.real)`2+(x.imag)`2)
print("The modulus of ",x," is", y.real)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value complex number alternative method
阅读: Python NumPy append + 9 示例
Python numpy 元素级绝对值
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 Python 中 numpy 元素的正值。
- 为了找到 numpy 数组的元素绝对值，我们使用 numpy.absolute()函数。
- 这是一个统计函数，帮助用户计算数组中每个元素的绝对值。
- 简单地说，Numpy 正值计算数组中值的绝对值。
- 我们在一个数组中有一些数字，一些是负数，一些是正数，输出将以正数的形式返回。
语法:
numpy.absolute
(
arr,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[4, -5, 6],
[-1, 2, -9]])
# find element-wise
# absolute value
result = np.absolute(arr1)
print(result)
下面是以下代码的截图
Python numpy element-wise absolute value
检查 numpy 元素绝对值的另一种方法
- 在这个方法中，我们必须使用函数 numpy.fabs()。
- 它用于按元素生成绝对值。
- 它将总是以正的幅度返回正值。
- 它总是返回浮点十进制数据类型的数字。
语法:
下面是 numpy fabs()的语法
numpy.fabs
(
arr,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[3, -4, 6],
[-1, 2, -9]])
# find element-wise
# absolute value
result = np.fabs(arr1)
print(result)
下面是以下代码的截图
Python numpy element-wise absolute value fabs method
阅读: Python NumPy 矩阵
Python numpy 绝对值差
- 在这个方法中，我们将学习讨论 Python numpy 绝对值差。
- 在这个方法中，我们必须使用函数 numpy.absolute()。
- 如果您想要数组之间的绝对元素差异，您可以很容易地用 numpy 减去它们，并使用 numpy.absolute()函数。
- 在这个例子中，首先，我们将导入一个 numpy 库并创建两个矩阵。
- 取一个变量，赋一个 numpy 绝对函数，并显示结果。
语法:
numpy.absolute
(
arr,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
X = [[-4,-6,3],
[4 ,-5,7],
[3 ,-8,7]]
Y = [[4,2,-1],
[6,-9,-3],
[4,-5,9]]
result = np.absolute(np.array(X) - np.array(Y))
print(result)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value difference
检查 numpy 绝对值差的替代方法
举例:
import numpy as np
X = [[-4,-6,3],
[4 ,-5,7],
[3 ,-8,7]]
Y = [[4,2,-1],
[6,-9,-3],
[4,-5,9]]
result = [[abs(a-b) for a, b in zip(xrow, yrow)]
for xrow, yrow in zip(X,Y)]
print(result)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value difference abs
Python 熊猫中列的 numpy 绝对值
- 在这一节中，我们将讨论 pandas 中列的 numpy 绝对值。
- 我们将看到如何获得熊猫数据帧中一列的绝对值。以及熊猫中数列的绝对值。
- 首先，我们将创建一个 dataframe 模块并赋值。
举例:
import pandas as pd
a = pd.Series([2,6,-29,-15,6])
res = a.abs()
print(res)
下面是以下代码的截图
Python numpy absolute value of a column in pandas
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在本 Python 教程中，我们将讨论 Python NumPy 绝对值，并涵盖以下示例:
- Python numpy 绝对值和
- Python numpy 绝对值排序
- 没有函数的 Python numpy 绝对值
- Python numpy 绝对值元组
- Python numpy 绝对值熊猫
- Python numpy 绝对值复数
- Python numpy 元素的绝对值
- Python numpy 绝对值差
- 熊猫中列的 Python numpy 绝对值
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 添加教程
在这个 Python 教程中，我们将学习如何在 Python 中添加 NumPy 数组。通过 Python NumPy 添加函数，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 向数组添加元素
- Python numpy 向数组添加列
- Python numpy 添加维度
- Python numpy 添加两个数组
- Python numpy 向数组添加行
- Python numpy 添加多个数组
- Python numpy 向列表添加元素
- Python numpy 追加不起作用
- Python numpy 数组在开头添加元素
- Python np.add.reduce
- Python numpy 平方和
- Python np.add.at
- python NP . save txt append(python NP . save txt 附录)
- Python 将 numpy 数组添加到字典中
- Python 将 numpy 数组添加到数据帧中
- Python numpy 添加高斯噪声
如果您是 NumPy 的新手，请查看 Python Numpy 以了解如何使用 Python Numpy。
目录
- Python numpy add
- Python numpy 向数组添加元素
- Python numpy 向数组添加列
- Python numpy 添加维度
- Python numpy 添加两个数组
- Python numpy 向数组添加行
- Python numpy 添加多个数组
- Python numpy 向列表添加元素
- Python numpy 数组在开头添加元素
- Python np.add.reduce
- Python numpy 平方和
- Python np.add.at
- Python np.savetxt 追加
- Python 向字典添加 numpy 数组
- Python 向数据帧添加 numpy 数组
- Python numpy 添加高斯噪声
Python numpy add
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 中的
numpy.add()函数在 numpy 数组中添加元素。 - 在 Python 中，
numpy.add()函数用于将 numpy 数组中的值或元素相加。如果两个 numpy 数组的形状不同，它将检查该条件，然后这些形状必须可扩展为一个公共形状。 - 在这个函数中，我们需要相同大小的数组，具有相同数量的行和列。如果我们要在
numpy.add()函数中使用同样大小的数组，那么第二个数组元素与第一个数组元素相加要容易得多。
语法:
让我们看一下语法并理解 python numpy.add() 函数的工作原理
numpy.add
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
)
- 它由几个参数组成
- x1，x2: 该参数表示第一个和第二个输入数组，这些输入是我们在
numpy.add()函数中使用的 numpy 数组，如果形状数组不同，则默认情况下它们必须是可广播的。 - out: 该参数指定了
np.add()函数的输出，该函数包含 numpy 数组的值的项和。 - dtype: 这是一个可选参数，默认情况下，它不取值。
- Return:
x1和x2的逐元素相加。
- x1，x2: 该参数表示第一个和第二个输入数组，这些输入是我们在
举例:
让我们举一个例子，了解如何使用 Python 中的 numpy.add()函数在 numpy 数组中添加元素
源代码:
import numpy as np
array1=np.array([13,23,45,67])
array2=np.array([43,12,15,17])
result= np.add(array1,array2)
print("add elements:",result)
在上面的代码中， numpy.add() 函数将‘数组 1’的元素添加到另一个 numpy 数组‘数组 2’中。一旦您将打印‘result’，那么输出将在一个数组中显示添加的元素。
下面是以下代码的截图
Python numpy add
另外，检查: Python NumPy Divide
Python numpy 向数组添加元素
- 让我们看看如何在 python 中向 numpy 数组添加一个柠檬。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.insert()函数。在 Python 中,numpy.insert()函数用于在数组中沿着轴插入元素。如果未定义轴，则默认情况下，数组是扁平的。 - 这个方法在 NumPy 包模块中可用，我们将在给定的索引之前插入元素。执行此操作有几个参数。
语法:
下面是 numpy.insert()函数的语法
numpy.insert
(
arr,
obj,
values,
axis=None
)
- 它由几个参数组成
- arr: 该参数表示需要执行操作并插入值的 numpy 数组。
- obj: 指定索引，可以是整数值。
- 值:数组中要插入的值。
- axis: 这是一个可选参数，默认情况下，它不取值，帮助我们在特定的给定轴上添加值。
举例:
让我们举一个例子来理解 Python 中 numpy.insert()函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([[15,17,13],
[23,26,28]])
result=np.insert(new_arr,2,78)
print("Add new element to array:",result)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后通过使用 np.array() 函数定义了 numpy 数组。在使用 numpy.insert() 函数时，我们已经插入了数组名‘new _ arr’和索引号‘2’，它们表示需要插入的值，而‘78’表示需要插入的值。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy add an element to array
Python numpy 向数组添加列
- 在这个程序中，我们将学习如何使用 Python
numpy.insert()函数在 NumPy 数组中添加新列。 - 通过使用
numpy.insert()函数，我们可以轻松地执行这个特定的任务，并在数组中添加新列。首先，我们将导入一个 numpy 库，然后使用np.array()函数初始化一个数组。 - 之后，我们声明了一个变量‘add _ col ’,它代表了我们想要添加到数组中的元素。
- 现在使用
numpy.insert()函数，并将轴、数组和索引号指定为参数。一旦您将打印‘new _ output’，那么输出将显示给定数组中新添加的列元素。
语法:
下面是 Python numpy.insert() 函数的语法
numpy.insert
(
arr,
obj,
values,
axis=None
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 Numpy 数组 Python 中添加新列
源代码:
import numpy as np
new_values=np.array([[47,89,897],
[156,267,345]])
add_col=[12,67]
new_output=np.insert(new_values,2,add_col,axis=1)
print("Add new column to array:",new_output)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy add a column to array
我们还可以使用 numpy.append()函数在数组中添加一个新列。但是我们已经在 Python numpy append() 的帖子中讨论了这个话题。您可以在 Python numpy append column 主题中轻松查看解决方案。
Python numpy 添加维度
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python Numpy 数组中添加维度。
- 为了完成这个任务，我们将使用
numpy.expand_dims()函数。在 Python 中，该函数用于在 numpy 数组中添加新的维度，或者我们可以说它将通过在该函数中添加新的轴来扩展数组。 - 该方法在 numpy 模块包中可用，它采用两个参数来扩展数组形状，并返回一个具有额外维度的新数组。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.expand_dims()函数的工作原理
numpy.expand
(
a,
axis
)
- 它由几个参数组成:
- a: 该参数表示输入数组
- 轴:该参数表示要添加轴的位置
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 NumPy 数组 Python 中添加维度
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([15,17,29,17,18])
print("One-dimensional array shape:",new_arr.shape)
result = np.expand_dims(new_arr, axis = 0)
print("Added new dimension:",result.shape)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数创建了一个数组。之后，我们应用了 np.expand_dims() 函数，在这个函数中，我们将轴指定为一个参数。
你可以参考下面的截图
Python numpy add dimension
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了新的维度。
Python numpy 添加两个数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中添加两个 NumPy 数组。
- 通过使用 numpy.add()函数，我们可以很容易地解决这个问题，得到两个数组相加的解。在 Python 中，
numpy.add()函数用于将 numpy 数组中的值或元素相加。 - 这个方法将帮助用户将第一个数组元素与第二个数组元素相加，并返回一个新的数组。
语法:
下面是 Python numpy.add() 函数的语法
numpy.add
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
)
举例:
import numpy as np
new_arr1=np.array([78,189,219,456])
new_arr2=np.array([43,58,932,178])
new_result= np.add(new_arr1,new_arr2)
print("adding two arrays:",new_result)
在上面的代码中，我们使用了 numpy.add() 函数，并将数组指定为一个参数。一旦您将打印‘结果’，那么输出将显示一个数组中新添加的元素。
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy add two arrays
阅读: Python NumPy 索引
Python numpy 向数组添加行
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python numpy 数组中添加一行。
- 为了完成这项任务，我们将应用
np.vstack()方法在现有数组中添加新行。在 Python 中，该函数用于按行添加输入数组序列，并使它们成为一维数组。 - 该方法在 NumPy 包模块中可用，并且总是返回堆叠给定数组的数组。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.vstack() 函数的工作原理
numpy.vstack
(
tup
)
注意:它只包含一个代表输入数组的参数‘tup’。
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 np.vstack() 函数在 Python NumPy 数组中添加一行
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([[23,27,29],[67,34,98]])
add_row = np.array([45,94,117])
result = np.vstack([new_array,add_row])
print("Adding new row:",result)
在上面的程序中，我们垂直添加了一个数组。首先我们导入 numpy 库，然后使用函数 np.array() 初始化一个数组。之后，通过 np.vstack() 函数我们在其中添加了一维数组‘add _ row’。一旦打印出‘result’，输出将显示新的数组元素。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy add row to array
Python numpy 添加多个数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中添加多个 NumPy 数组。
- 通过使用
np.vstack()函数，我们可以轻松地执行这个特定的任务，并在 Python 中添加多个数组。 - 在 Python 中，
np.stack()用于在数组中按行添加新元素。例如，假设我们有一个包含整数值的列表。现在我们必须将这些列表添加到np.vstack()函数中，它将返回 numpy 数组。
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 Python 中添加多个数组
源代码:
import numpy as np
new_arr1 = [15, 78, 92]
new_arr2 = [167, 897, 923]
new_arr3 = [423, 107, 289]
new_result = (new_arr1, new_arr2, new_arr3)
d = np.vstack(new_result)
print("adding multiple arrays:",d)
你可以参考下面的截图
Python numpy add multiple arrays
阅读: Python NumPy 删除
Python numpy 向列表添加元素
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中向列表添加元素。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
append()函数在列表中添加新元素。此方法只接受一个参数，不返回值。 - 该方法在 Python 模块包中可用，它不创建任何新列表。它只修改原始列表。例如，假设我们有一个只包含国家名称字符串的列表。现在我们想更新这个列表，并添加一些新的国家名称。为此，我们将应用
list.append()函数。
语法:
下面是 list.append() 函数的语法
list.append
(
item
)
让我们看一下这个例子，理解一下 list.append() 函数的工作原理
源代码:
Country_name = ["France", "Japan","Russia"]
Country_name.append("China")
print("Added new element in list:",Country_name)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy add an element to list
另外，查看: Python NumPy 最小教程
Python numpy 数组在开头添加元素
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 的开头添加元素。
- 为了完成这项任务，我们将使用
numpy.insert()函数在数组的开头添加元素。在 Python 中,numpy.insert()函数用于在数组中沿着轴插入元素。如果未定义轴，则默认情况下，数组是扁平的。 - 在这个例子中，我们通过使用
np.array()函数创建了一个简单的数组。之后，我们声明了一个变量‘new _ output’，并赋了一个numpy.insert()函数。在这个函数中，我们传递了一个数组和索引号‘0’作为参数。
举例:
import numpy as np
new_values=np.array([[156,278,945,178,923,190]])
new_output=np.insert(new_values,0,78)
print("Add new element at beginning:",new_output)
你可以参考下面的截图
Python numpy array add element at beginning
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了位于数组开头的元素。
阅读: Python NumPy 栈
Python np.add.reduce
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用
np.add.reduce()函数。 - 在 Python 中，该函数用于通过应用加、乘、减、除等通用函数进行归约，用 unfunc.reduce 表示。
- 在这个程序中，我们必须减少数组的维数并产生一组标量作为输出。
- 在这个方法中，
np.add()函数接受两个参数并返回一个输出参数。
语法:
下面是 Pythonnumpy . ufunc . reduce()函数的语法
ufunc.reduce
(
array,
axis=0,
dtype=None,
out=None,
keepdims=False,
initial=<no value>,
where=True
)
- 它由几个参数组成
- 数组:这个参数表示我们要处理的数组。
- 轴:默认情况下，它采用代表 numpy 数组第一维缩减的‘0’值。如果该参数不取值，则在所有轴上执行缩减。
- dtype: 此类型代表中间结果。
- Out: 这是一个可选参数，它采用 none 值来表示存储结果的位置。如果没有提供任何值，则返回新分配的数组。
- keepdims: 这也是一个可选参数，默认设置为【false】，被缩减的尺寸在结果中是正确的尺寸。
举例:
我们举个例子，了解一下 numpy.ufunc.reduce() 函数的工作原理。在本例中，我们将使用 add universal 函数
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([[2,3],
[14,27],
[56,78]])
print("Creation of array:",new_arr)
result1=np.add.reduce(new_arr, 0)
result2=np.add.reduce(new_arr,1)
print("Reduction of array along axis=0:",result1)
print("Reduction of array along axis=1:",result2)
在上面的程序中，我们使用 np.array()函数创建了一个数组。之后，我们声明了一个变量‘结果 1’和结果 2’。现在我们已经分配了 np.add.reduce() 通用函数，在这个函数中，我们分配了数组和轴=0，1 。一旦您将打印‘结果 1’和‘结果 2’，输出将根据条件显示简化的数组。
下面是以下给定代码的实现
Python np add reduce
阅读: Python Numpy 阶乘
Python numpy 平方和
- 在本期节目中，我们将学习如何在 NumPy Python 中求平方和。
- 在这个程序中，我们必须得到元素的平方，然后将它们相加。为了完成这个任务，我们将使用
np.sum()函数。在 Python 中，该函数用于对给定轴上的所有元素求和。 - 这个方法在 numpy 包模块中可用，它将指定数组的每一行和每一列。
- 要获得关于这个主题的详细信息，你可以参考我们的文章 Python NumPy Sum
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([[16,29],
[78,18],
[25,36]])
result = np.sum(new_arr**2,axis=0)
print("Column-wise sum of square elements:",result)
在上面的程序中，我们使用了 np.sum()函数，在该函数中，我们将数组和轴一起作为参数。现在我们已经使用了代表所有元素平方的 new_arr2** 方法
你可以参考下面的截图
Python numpy sum of squares
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示 sum 的平方[6965 2461]。
Python np.add.at
- 这里我们可以看到如何在 Python 中使用 numpy.add.at()函数。在这个例子中，我曾经为 numpy 数组提供了一个索引，对于加法 ufunc，这个函数相当于a【indexes】+= b。
- 该方法在 numpy 包模块中可用，并且该方法将仅递增第一个值，其原因是缓冲。
语法:
让我们看一下语法并理解 np.ufunc.at()函数的工作原理
ufunc.at
(
a,
indices,
b=None,
/
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数表示执行某种操作的输入数组。
- 索引:索引可以是像切片对象一样的 numpy 数组的元组。
举例:
import numpy as np
new_array1 = np.array([17, 21, 67, 98])
new_array2 = np.array([21, 67])
np.add.at(new_array1, [0, 1], new_array2)
print(new_array1)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数创建了一个数组。现在我们的任务是将最后的 2 元素与前 2 个元素相加。为了完成这个任务，我们使用了 np.add.at() 函数。
在这个函数中，我们设置了数组和索引号，它代表了我们想要在数组中增加的元素。
下面是以下给定代码的实现
Python np add at
Python np.savetxt 追加
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用
np.savetxt()函数。 - 通过使用 np.savetxt，我们可以很容易地追加输入数组。在 Python 中，
numpy.savetxt()函数用于将 numpy 数组保存到一个 CSV 或文本文件中，并使用不同的分隔符。 - 这个方法在 NumPy 模块包中可用，它有两个参数，即需要保存在 CSV 文件中的文件名和数组名。
语法:
下面是 numpy.savetxt()函数的语法
numpy.savetxt
(
fname,
X,
fmt='%.18e',
delimiter= ' ',
newline='\n',
header= ' ',
footer= ' ',
comments='#',
encoding=None
)
- 它由几个参数组成
- fname: 该参数表示最终名称，文件名以. gz 结尾。
- X: 用于在文本或 CSV 文件中包含数组数据。
- fmt: 默认取 '%.18e' 值，表示格式的顺序或多格式字符串。
- 分隔符:该参数表示分隔列'，'。可选参数。
- newline: 用于换行。
- 头:这个参数会写在文件的开头。
- 页脚:该参数将被写在文件的末尾。
举例:
让我们举个例子，了解一下 numpy.savetxt() 函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
m=open('final.csv','a')
new_arr1 = np.array([15, 16, 19])
new_arr2 = np.array([21, 28, 31])
new_arr3 = np.array([67, 56, 87])
np.savetxt(m, new_arr1, delimiter=", ",fmt='%d')
m.write("\n")
np.savetxt(m, new_arr2, delimiter=", ",fmt='%d')
m.write("\n")
np.savetxt('final.csv', new_arr3, delimiter=", ", fmt='%d')
m.write("\n")
m.close()
下面是以下给定代码的执行过程
Python np savetxt append
CSV 屏幕快照文件
Python np savetxt append CSV
Python 向字典添加 numpy 数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中向字典添加一个 numpy 数组。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
zip()函数的概念。在 Python 中，这个函数用于组合给定的可重复项，如列表和数组。
语法:
下面是 Python 字典 zip() 函数的语法
zip(*iterable)
举例:
import numpy as np
new_array1 = np.array([67, 145, 28, 190])
new_array2 = np.array([93,89,43,109])
result= dict(zip(new_array1,new_array2))
print("Added numpy values to dictionary:",result)
在上面的例子中，我们通过使用 np.array()函数定义了两个 numpy 数组，我们需要将这些数组添加到字典中。第一个数组将被视为字典的键，第二个数组项将被视为值。之后，我们声明了一个变量‘结果’，并分配了用于返回迭代器的 zip() 函数。
下面是以下代码的截图
Python add numpy array to a dictionary
Python 向数据帧添加 numpy 数组
- 这里我们可以看到如何在 Python Pandas 数据帧中添加 numpy 数组。
- 在这个例子中，我们将使用
np.array()函数来创建一个数组，然后创建一个列表‘new _ indexes’来表示索引号。 - 现在使用
pd.dataframe()函数将数组添加到数据帧中。在 Python Pandas 中，数据帧是二维的，并且是表格形式(行和列)。
语法:
让我们看一下语法并理解 Pandas.dataframe()方法的工作原理
pandas.dataframe
(
data=None,
index=None,
columns=None,
dtype=None,
copy=None
)
- 它由几个参数组成
- 数据:该参数表示数组、列表、字典等不同的数据形式。
- index: 默认为可选参数，用于结果。
- dtype: 该参数代表每一列的数据类型。
举例:
import pandas as pd
import numpy as np
new_arr = np.array([['George', 178], ['John', 456],
['William', 34], ['Smith', 16],['Peter',78]])
new_indices = [2,3,4,5,6]
new_output = pd.DataFrame(data = new_arr,
index = new_indices,
)
print(new_output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 和 pandas 库，然后初始化了一个数组。现在通过使用 pd.dataframe() 函数，我们可以很容易地在 dataframe 中添加 numpy 数组。
下面是以下给定代码的输出
Python add numpy array to dataframe
Python numpy 添加高斯噪声
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 中添加高斯噪声。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.random.normal()函数并向其传递整数值。本例中‘1’表示正态分布从开始，‘2’表示标准差。
语法:
下面是 numpy.random.normal() 函数的语法
random.normal
(
loc=0.0,
scale=1.0,
size=None
)
举例:
import numpy as np
new_array = np.random.normal(1,2,50)
print("Adding gaussian noise:",new_array)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy add gaussian noise
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- Python numpy 向数组添加元素
- Python numpy 向数组添加列
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- Python numpy 向数组添加行
- Python numpy 添加多个数组
- Python numpy 向列表添加元素
- Python numpy sum 其中
- Python numpy 追加不起作用
- Python numpy 数组在开头添加元素
- Python np.add.reduce
- Python numpy 平方和
- Python np.add.at
- python NP . save txt append(python NP . save txt 附录)
- Python 将 numpy 数组添加到字典中
- Python 将 numpy 数组添加到数据帧中
- Python numpy 添加高斯噪声
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 附加+ 9 个示例
在这个 Python Numpy 教程中，我们将通过下面几个例子讨论 Python NumPy append :
- Python NumPy append 2d 阵列
- Python NumPy 追加到空数组
- python num py append row(python num py append row)-python num py append row(python num py append row)(python num py append row)(python num py append row)(python num py append row)
- Python NumPy 追加列
- Python NumPy 追加两个数组
- python num py append axis(python num py 附录轴)
- Python NumPy 将数组追加到数组
- Python NumPy 向数组追加一个元素
- Python NumPy 追加不起作用
如果您是 NumPy 的新手，请查看 Python Numpy 以了解如何使用 Python Numpy。
目录
- Python NumPy append
- Python numpy 追加 2d 数组
- Python numpy 追加到空数组
- Python numpy 追加行
- Python NumPy 追加列
- Python numpy 追加两个数组
- Python NumPy 追加轴
- Python NumPy 向数组追加一个元素
- Python NumPy 追加不起作用
- Python NumPy 将数组追加到数组
Python NumPy append
- 在本节中，我们将了解
Python NumPy append。 - Numpy append 方法允许我们将新值插入到现有 Numpy 数组的最后一个数组中。
- 这个函数总是返回一个现有 numpy 数组的副本，其中的值附加到给定的轴上。
- 我们将从创建一个新的脚本开始，将 NumPy 库作为 np 导入。
- 接下来，我们将通过调用 np.arange()并以整数数据类型传递值来导入一个名为 data 或 numbers 的新 numpy 数组。
- 这个方法将创建一个整数 NumPy 数组。
- 现在我们将通过使用 np 来轻松使用 append 函数。追加()。
- 它用于将值追加到给定 numpy 数组的末尾。
语法:
下面是 numpy append 函数的语法
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
举例:
让我们举一个例子来检查 numpy append 函数在 Python 中是如何使用的
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[2,6,7]])
b = np.append(a,[6,7,8])
print(b)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy append
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Python numpy 追加 2d 数组
- 在这一节中，我们将了解到
python numpy append 2d array。 - Numpy append 函数允许我们在现有 Numpy 数组的末尾添加新元素。
- 二维 Numpy 数组是指一个列表的列表中的数据集合。它也被称为矩阵。在 2D 数组中，你必须使用两个方括号，这就是为什么它表示列表的列表。
- 我们将使用函数 np.reshape()。该方法将把 numbers numpy 数组的形状改为给定的行数和列数。
- 在 NumPy append() 2dimension 中，我们可以很容易地使用整形函数。此 reshapes 方法允许在不更改 numpy 数组数据的情况下为其添加新形状。
语法:
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
- 数组:输入数组
- 值:数组中要添加的值。
- 轴:我们要计算总值的轴。
举例:
import numpy as np
num = np.arange(4)
b = num.reshape(2,2)
num_2d = (np.append(b,[[4,5]],axis=0))
print(num_2d)
以下是给定代码的截图
Python numpy append 2d array
Python numpy 追加到空数组
- 在这一节中，我们将了解到 python NumPy 追加到空数组中。
- Numpy append 方法允许我们在 Numpy 数组的末尾插入新值。
- 为了在 Python 中创建一个空数组，我们使用了 empty 函数。它返回给定形状和类型的数组，而不初始化数组的条目。
- 理解这一点非常重要，因为与 zero 不同，empty 不会将数组值设置为零，因此数组的性能会比 zero 函数更快。
- 它要求用户手动设置数组的所有值。
- 现在我们将通过调用
np.append()来使用 append 函数。它用于将值追加到给定数组的末尾。
语法:
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
emp_array = np.array([])
arr =([2,3,4])
res = np.append(emp_array,arr)
print(res)
下面是以下代码的截图。
Python numpy append to empty array
阅读: Python NumPy Sum +示例
Python numpy 追加行
- 在这一节中，我们将了解到
python numpy append row。 - 我们将使用函数 numpy.reshape()。该方法将把 numbers numpy 数组的形状改变为行和列的给定值。
- 在 numpy append 2d 中，我们可以很容易地使用 np 的函数。重塑。这个 reshapes 函数给 numpy 数组一个新的形状，而不改变它的数据。
语法:
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
num = np.arange(4)
c = num.reshape(2,2)
add_row = (np.append(c,[[9,8]],axis=0))
print(add_row)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy append row
这是一个 Python numpy 追加行的例子。
Python NumPy 追加列
- 在本节中，我们将了解到 python numpy 追加列。
- 我们将使用 np.reshape()方法。这个函数将把 numpy 数组的形状改变为指定的给定行数和列数。
- 在 NumPy append 2d 中，我们可以很容易地使用 np.reshape()函数。
- 这个函数给 numpy 数组一个新的形状，而不改变它的数据。
- 为了在 numpy 数组中追加一列，我们使用了 np.append()方法。
语法:
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
- 数组:输入数组
- 值:数组中要添加的值。
- 轴:我们要求解总值的轴。
举例:
import numpy as np
num = np.arange(4)
c = num.reshape(2,2)
new_column = (np.append(c,[[9],[8]],axis=1))
print(new_column)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy append column
这是 Python NumPy 追加列的一个例子。
Python numpy 追加两个数组
- 在这一节中，我们将了解到
python NumPy append two array。 - 要使用这个函数，您必须确保两个 numpy 数组具有相同的长度和大小。
- axis 参数指定新轴的索引。
- 我们将从用 NumPy 库声明一个新脚本开始。
- 接下来，我们将通过调用 np 来创建一个名为 numbers 或 data 的新 numpy 数组。arange()并传入整数。
- 这个函数将声明一个整数数组。现在我们将通过使用 np 来使用 append 函数。追加()。
语法:
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([2,3])
b = np.array([4,5])
new_arr = np.append(a,b)
print(new_arr)
下面是以下代码的截图。
Python numpy append two arrays
这就是如何在 Python NumPy 中追加两个数组。
Python NumPy 追加轴
- 在本节中，我们将了解到 python NumPy 附加轴。
- 我们将使用函数 n.reshape()。此方法会将 numbers numpy 数组的形状更改为指定的给定行数和列数。
- 在 numpy append 2d 中，我们可以很容易地使用 np.reshape()函数。
- 这个 NP . shape()函数给 numpy 数组一个新的形状，而不改变它的数据。
语法:
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
- 数组:输入数组
- 值:数组中要添加的值。
- 轴:我们要计算总值的轴。
举例:
import numpy as np
num = np.arange(4)
b = num.reshape(2,2)
num_2d = (np.append(b,[[4,5]],axis=0))
print(num_2d)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy append axis
Python NumPy 向数组追加一个元素
- 在这一节中，我们将了解到 python numpy 向数组追加一个元素。
- 这些值将连接在 numpy 数组的末尾，并将返回一个包含新值和旧值的新 numpy 维度数组。
- 我们将从创建一个新的脚本开始，将 NumPy 库作为 np 导入。
- 接下来，我们将通过调用 np.arange()并传递整数值来创建一个名为 numbers 或 data 的 numpy 数组。
- 这个函数将声明一个整数 NumPy 数组。
语法:
numpy.append
(
arr,
values,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([2,3])
b = np.array([4,5])
new_arr = np.append(a,b)
print(new_arr)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy append an element to the array
这就是如何在 Python NumPy 中将元素追加到数组中。
Python NumPy 追加不起作用
- 在本节中，我们将了解 python numpy append 不起作用。
- 要使用这种方法，您必须确保两个 numpy 数组具有相同的长度和大小。
举例:
import numpy as np
a = np.array([1])
print(a)
np.append(a, [2])
print(a)
下面是以下代码的截图。
Python numpy append not working
Python NumPy 将数组追加到数组
- 在这一节中，我们将了解到 python numpy 将数组追加到数组中。
- axis 参数指定给定轴的索引。
- 我们将从用 NumPy 库声明一个新脚本开始。
- 接下来，我们将创建一个名为 numbers 的新 numpy 数组，方法是使用 numpy.arange()并传入一个整型值，该值将声明一个包含整数的 numpy 数组。
- 现在，我们将通过 numpy.conctenate()来使用 append 函数。
语法:
numpy.conctenate
(
arr,
values,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([2,3])
b = np.array([4,5])
new_arr = np.concatenate((a,b),axis=0)
print(new_arr)
下面是以下代码的截图。
Python numpy append array to array
这是 Python NumPy 将数组追加到数组的一个例子。
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- Python numpy append 2d 阵列
- Python numpy 追加到空数组
- python num py append row(python num py append row)-python num py append row(python num py append row)(python num py append row)(python num py append row)(python num py append row)
- Python numpy 追加列
- Python numpy 追加两个数组
- python num py append axis(python num py 附录轴)
- Python numpy 将数组追加到数组
- Python numpy 向数组追加一个元素
- Python numpy 追加不起作用
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy arange +示例
在本 Python 教程中，我们将讨论 Python 数量范围，并涵盖以下几点:
- python numpy 一个范围浮点数
- python numpy 范围反转
- python numpy 一个范围轮
- python numpy a range vs linspace
- Python NumPy 橙色 2d
- python numpy a range reshape(python numpy a range reshape)的缩写
- python numpy 一个范围示例
- python numpy arange datetime
目录
- python num py arang
- python num py arang float
- Python numpy arange reverse
- Python numpy arange round
- Python numpy arange vs linspace
- python num py arang 2d
- python num py arang reshape
- Python numpy 数组示例
- python num py arang datetime
python num py arang
如果您是 Python NumPy 的新手，请查看 Python Numpy 。
- 在这一节中，我们将了解到
Python numpy arange。 - Numpy arange 函数基于声明时指定的开始和停止间隔生成一个 Numpy 数组，数组中的值间隔相等。
- 为了使用 arange 函数，我们将使用作为 np 导入的 NumPy 库创建一个新脚本。
- 接下来，我们将声明一个新的变量编号，并将其设置为等于 np。arange()。
- 当我们使用 type 函数将变量 numbers 的数据类型打印到控制台时，我们看到它的数据类型是 numpy 数组。
- 当我们只向 arange 函数传递一个参数时，这个值就是不包含在结果数组中的最终值。
- 此函数的默认范围从 0 开始(包括在内)，到指定为参数的值结束(不包括在内)。
语法:
下面是 numpy.arange()的语法
numpy.arange(
[start],
stop,
[step],
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.arange(2,10)
print(a)
下面是以下代码的截图。
Python numpy arange
python num py arang float
- 在本节中，我们将了解到
Python numpy arange float。 - Numpy arange 函数生成一个 NumPy 数组，其中的值根据声明中指定的开始和停止间隔均匀分布。
- 在 NumPy arange float 中，我们可以很容易地使用函数 np.arange 来获得浮点数的范围。
- 这是一个内置的 range()函数。
- 为了使用 arange 函数，我们将使用作为 np 导入的 NumPy 库创建一个新脚本。
语法:
下面是 numpy 范围浮动的语法
numpy.arange(
[start],
stop,
[step],
dtype=float
)
- 开始:默认值为 0。所以这是可选值，如果你没有定义起始值，它会取默认值 0。
Stop:它也是区间的最后一个数字，不包括这个值，内置的 range 函数也是如此，不包括 Stop，但在某些特殊情况下，比如这个特例，它会包括当步长不是一个整数值和浮点轮次时，影响 out 的长度。- 第步:任意输出的值之间的间距是两个相邻值之间的距离。
Dtype:代表数据类型，如果其他输入参数中没有给出 Dtype 的数据类型，则输出 numpy 数组的类型。- 返回:返回 ndarray。
举例:
import numpy as np
a = np.arange(2,10,2,dtype = "float")
print(a)
下面是以下代码的截图。
Python numpy arange float
阅读:Python NumPy Random+Examples
Python numpy arange reverse
- 在本节中，我们将学习 Python numpy arange reverse。
- 要反转数组中元素的数量，我们可以很容易地使用函数 numpy。翻转()。
- 数组的形状保持不变，但元素被重新排序。
- 为了使用 arange 函数，我们将使用作为 np 导入的 numpy 库创建一个新脚本。
语法:
下面是 numpy.flip()函数的语法
numpy.flip(
a,
axis=None
)
例子
import numpy as np
a = np.arange(10)
a1= np.flip(a)
print(a1)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy arange reverse
Python numpy arange round
- 在本节中，我们将了解到
Python numpy arange round。 - numpy.round()是一个帮助用户将 numpy 数组舍入到给定小数位数的方法。
- 为了使用 arange 方法，我们将使用 numpy 库创建一个新的脚本。
- 舍入值最接近于偶数。
语法:
下面是 numpy.round()的语法
numpy.round(
arr,
decimals,
out=None
)
例子
import numpy as np
a = np.array([0.345, 0.289, 0.221])
b=np.round(a, 1)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy arange round
Read: 检查 Python + Examples 中的 NumPy 数组是否为空
Python numpy arange vs linspace
- 在本节中，我们将了解
Python NumPy arange vs linspace。 - numpy.linspace()和 numpy.arange()方法非常相似，因为 np.linspace()方法也声明了一个在给定区间内等间距值的可迭代序列。
- 它还在指定的给定区间内给出值，并且元素像 numpy.arange()函数一样均匀分布。
- np.linspace()函数将返回一个在特定间隔上等距值的可迭代序列。
语法:
np.linspace(
start,
stop,
endpoint=True,
dtype=None,
axis=0
)
举例:
import numpy as np
a = np.arange(2,10,2)
b = np.linspace(0,10,5)
print(a)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy arange vs linspace
python num py arang 2d
- 在本节中，我们将了解到
Python numpy arange 2d。 - 二维数组是指一个列表中同质数据或数字的集合。它也被称为 numpy 矩阵。在二维数组中，你必须使用两个方括号，这就是为什么它被称为列表的列表。
- 在 numpy arange 2d 中，我们可以很容易地使用 np.reshape()函数。
- 这个 NP . shape()函数给 numpy 数组一个新的形状和大小，而不改变它的数据。
- 为了使用 arange 函数，我们将使用 numpy 库声明一个新的脚本。
语法:
下面是 numpy arange 2d 的语法
numpy.arange(
[start],
stop,
[step],
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.arange(2,6).reshape(2,2)
print(a)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy arange 2d
python num py arang reshape
- 在本节中，我们将学习和讨论
Python NumPy arange reshape。 - 通过整形，我们可以添加或删除维度，或者改变每个维度中的值的数量。
- 要使用 numpy.arange()方法和 numpy.reshape()函数，我们将创建一个新脚本，其中 numpy 库作为 np 导入。
语法:
以下是 numpy a range reshape 的语法
numpy.arange(
[start],
stop,
[step],
dtype=None
)
reshape()
举例:
import numpy as np
b = np.arange(2,8).reshape(3,2)
print(b)
下面是以下代码的截图。
Python numpy arange reshape
Python numpy 数组示例
- 在这一节中，我们将了解到
Python numpy arange。 - 接下来，我们将声明一个新的变量编号，并将其设置为等于 np。arange()。
- 当我们使用 type 函数将变量 numbers 的数据类型打印到控制台时，我们看到它的数据类型是 numpy 数组。
- 当我们只向 arange 函数传递一个参数时，这个值就是不包含在结果数组中的最终值。
- 此函数的默认范围从 0 开始(包括在内)，到指定为参数的值结束(不包括在内)。
语法:
下面是 numpy.arange()的语法
numpy.arange(
[start],
stop,
[step],
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.arange(10)
print(a)
b = np.arange(2,20,2)
print(b)
c = np.arange(-5,-1)
print(c)
d = np.arange(0,10,2,dtype = "float")
print(d)
下面是下面代码的截图。
Python numpy arange examples
python num py arang datetime
- 在本节中，我们将了解
Python NumPy arange datetime。 - Numpy arange 函数基于声明时指定的开始和停止间隔生成一个 Numpy 数组，数组中的值间隔相等。
- datetime 类型适用于许多常见的数字，例如，arange 可用于生成一系列日期函数。
- 为了使用 arange 函数，我们将使用作为 np 导入的 NumPy 库创建一个新脚本。
举例:
import numpy as np
a = np.arange('2009-02', '2009-03', dtype='datetime64[D]')
print(a)
以下是给定代码的截图
Python numpy arange datetime
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- Python NumPy arange 反转
- python numpy 一个范围轮
- python numpy a range vs linspace
- Python NumPy 橙色 2d
- python numpy a range reshape(python numpy a range reshape)的缩写
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- python numpy arange datetime
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy argsort + 7 个例子
原文:# t0]https://pythongguide . com/python-numpy-argsort/
在本 Python 教程中，我们将学习如何在 NumPy 数组 Python 中使用 argsort 函数。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python NumPy argsort 降序
- Python numpy argsort 示例
- Python np.argsort aescending
- Python np.argsort 反向
- 没有 numpy 的 Python argsort
- Python numpy 对每行进行排序
- Python numpy 数组按两列排序
目录
- Python numpy argsort
- Python NumPy argsort 降序
- Python numpy argsort 示例
- Python NP . argsort AES cending
- Python np.argsort 反向
- 没有 numpy 的 Python arg sort
- Python numpy 排序每一行
- Python numpy 数组按两列排序
Python numpy argsort
- 本节我们将讨论如何在 numpy 数组 Python 中使用
numpy.argsort()函数。 - 在 Python 中，这个函数在 numpy 模块包中可用，并且总是返回一个索引数组。在 Numpy Python 中，argsort 意味着对具有相同形状的给定轴的数组元素进行排序。
语法:
让我们看看语法，了解如何在 NumPy Python 中使用 numpy.argsort() 函数
numpy.argsort
(
a,
axis= -1,
kind=None,
order=None
)
- 它由几个参数组成
- a: 这个参数表示我们要排序的 numpy 数组。
- 轴:默认取
-1值，定义我们要排序的轴。 - kind: 这是一个可选参数，表示要像快速排序和合并排序一样使用的排序算法。
- order: 此参数指定比较字段的顺序。
举例:
让我们举个例子来理解 numpy.argsort()函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([65,87,12,54,97,56,23,45])
print("Creation of array:",new_arr)
result=np.argsort(new_arr)
print("Sorting element:",result)
在上面的程序中，我们导入了 numpy 库，然后通过使用 np.array() 函数创建了一个数组‘new _ arr’。之后，我们声明了一个变量‘result’，并为函数 np.argsort() 赋值，在这个方法中，我们传递了数组‘new _ arr’。一旦您将打印‘result’，那么输出将显示一个排序元素的索引。
下面是以下代码的截图
Python numpy argsort
另外，检查: Python NumPy 平均值和示例
Python NumPy argsort 降序
- 在这个程序中，我们将讨论如何通过使用
numpy.argsort()函数以降序获取元素。 - 通过使用
numpy.argsort()函数，我们可以轻松地对给定数组‘new _ array’的索引进行降序排序。随着这种用法，语法排名 [::-1] 为逆序排名。 - 在 Python 中 [::-1] 的意思是我们将在
-1返回最后一个元素的地方检查开始和结束的元素。
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 numpy.argsort()函数来获取降序元素的索引
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([12, 6, 2, 45, 23,1,22])
new_output = new_array.argsort()[::-1]
print("Element in descending order:",new_output)
你可以参考下面的截图
Python NumPy argsort descending
阅读: Python NumPy 绝对值
Python numpy argsort 示例
- 在本节中，我们将讨论如何使用
numpy.argsort()函数以及使用在‘kind’参数中指定的算法的 axis。 - 为了完成这项任务，首先我们将使用
np.array()函数初始化一个数组。之后，我们将使用numpy.argsort()函数，在这个方法中，我们将传递数组 'new_arr' ，kind =' merge sort and heap sort '作为参数以及轴=0，1 。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[12,16,19], [24,67,43]])
val1 = np.argsort(new_arr, kind='heapsort',axis=1)
val2 = np.argsort(new_arr, kind='mergesort',axis=0)
print("sorted array element by axis=1:",val1)
print("sorted array element by axis=0:",val2)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy argsort example
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了排序元素的索引。
Python NP . argsort AES cending
- 这里我们可以看到如何使用 NumPy array Python 使用
numpy.argsort()函数对元素进行升序排序。 - 为了执行这个特定的任务，我们将使用
numpy.argsort()函数，该函数将给定数组‘array _ elements’的索引按升序排序。 - 之后声明一个变量并赋值给
ndarray.argsort()函数，在这个方法中使用语法 ranked [:-1] 来反转 ranked。
源代码:
import numpy as np
array_elements = np.array([16, 7, 8, 45, 29])
new_result = array_elements.argsort()[:-1]
print("Element in aescending order:",new_result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python np argsort ascending
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了升序元素的索引。
Python np.argsort 反向
- 在这一节中，我们将讨论如何通过使用
np.argsort()函数来反转 numpy 数组中的元素。 - 通过使用
numpy.argsort()函数，我们可以很容易地解决这个问题。在 Python 中，numpy.argsort()函数用于构造排序数组并返回索引数组。
语法:
下面是 numpy.argsort()函数的语法
numpy.argsort
(
a,
axis= -1,
kind=None,
order=None
)
举例:
我们举一个例子，检查如何使用 numpy.argsort() 函数在 numpy Python 中获取逆序
源代码:
import numpy as np
new_values = np.array([78, 12, 6, 5, 17])
new_result = new_values.argsort()[:-1]
new_output = new_values.argsort()[::-1]
print("Element in reverse order:",new_result)
print("Element in descending reverse order:",new_output)
下面是以下给定代码的输出
Python np argsort reverse
没有 numpy 的 Python arg sort
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中不使用 Numpy 的情况下对元素进行排序。
- 为了完成这项任务，我们将首先创建一个包含整数值的列表‘new _ lis _ elements’。现在声明一个变量‘结果’并使用列表理解方法。在这个方法中，我们将通过使用 enumerator 方法来迭代排序函数中的值。
举例:
new_lis_elements = [25, 78, 14, 78, 19]
result=[m[0] for m in sorted(enumerate(new_lis_elements), key=lambda n:n[1])]
print("sorted elements:",result)
下面是以下代码的截图
Python argsort without numpy
正如您在屏幕截图中看到的，输出在一个新列表中显示了排序后的元素。
Python numpy 排序每一行
- 在这个程序中，我们将学习如何对 NumPy 数组 Python 中的每一行进行排序。
- 这里我们可以应用
np.sort()函数的概念。在 Python 中，这个函数用于对数组中的元素进行排序。假设您有一个包含 6 个随机排列的整数值的一维数组。现在，如果您想按降序或升序对这些元素进行排序，那么您可以很容易地使用numpy.sort()函数。 - 在这个方法中，我们将设置轴=1 ,表示行元素已经在数组中排序。
源代码:
import numpy as np
new_arr= np.array([[56,2,18,34],
[42,5,4,18],
[67,15,97,4]])
new_output = np.sort(new_arr, axis=1)
print("sort element by each row:",new_output)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy sort each row
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了排序后的数组。
阅读:Python NumPy where with examples
Python numpy 数组按两列排序
- 在本节中，我们将讨论如何对 Numpy 数组 Python 中的两列进行排序。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用数组条件 [:，2] 来表示用于反转排序的语法。一旦您将打印‘结果’，那么输出将显示排序后的两列元素。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[17,23,56], [2,68,12], [25,34,92]])
print("Creation of array:",new_arr)
result=new_arr[new_arr[:,2].argsort()]
print("sorted two columns:",result)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy array sort by two columns
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- Python np.argsort aescending
- Python np.argsort 反向
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Python NumPy 数组+示例
在这个 Python NumPy 教程中，你将学习 python numpy 数组，如何使用 Python NumPy 创建一个数组，我们还将检查 :
- Numpy 数组创建
- Numpy.empty 方法
- Numpy.zeros 方法
- Numpy.ones 方法
- Numpy.reshape 方法
- Python Numpy 数组示例
- Python numpy 数组大小
- 创建 Numpy ndarray 对象
- 什么是数组维数
- Numpy 中的 0 维数组
- Numpy 中的一维数组
- Numpy 中的二维数组
- Numpy 中的三维数组
- Numpy 数组和 python 列表有什么区别？
目录
- 如何创建 Numpy 数组
- Numpy.empty 方法
- Numpy.zeros 方法
- Numpy.ones 方法
- NumPy.reshape 方法
- Python NumPy 数组示例
- Python numpy 数组大小
- 创建 NumPy ndarray 对象
- Python NumPy 数组维度
- Numpy 中的 0 维数组
- Numpy 中的一维数组
- Numpy 中的二维数组
- Numpy 中的三维数组
- 【NumPy 数组和 Python 列表的区别
如何创建 Numpy 数组
NumPy 提供了许多在 Python 中用初始占位符内容创建数组的函数。此外，它最大限度地减少了增加阵列的必要性，而增加阵列是一项昂贵的操作。例如 NumPy.empty、NumPy.zeros 方法，我们可以使用 NumPy 在 Python 中创建数组，等等。
Numpy.empty 方法
让我们看看用 Python 创建数组的 Numpy.empty 方法。
np.empty() 方法用于创建指定形状和数据类型的指定数组的未初始化数组。它包含垃圾值。
import numpy as np
my_arr = np.empty((2,2), dtype = int)
print(my_arr)
您可以参考下面的截图来查看 Numpy.empty 方法的输出。
Numpy.empty methods
这就是如何使用 NumPy 在 Python 中创建一个未初始化的数组。
Numpy.zeros 方法
让我们看看 Python NumPy 中的 Numpy.zeros 方法来创建数组。
numpy.zeros() 用于创建具有指定形状的 numpy 数组，其中每个 NumPy 数组项初始化为 0。
import numpy as np
my_arr = np.zeros((3,3), dtype = int)
print(my_arr)
您可以参考下面的截图来查看 Numpy.zeros 方法的输出。
Numpy.zeros method
这就是我们如何使用 Python Numpy.zeros 方法来创建数组。
阅读:Python NumPy Random+Examples
Numpy.ones 方法
现在，我们将看到用 Python 创建 Numpy 数组的方法。
np.ones() 用于创建具有指定形状的 NumPy 数组，其中每个 NumPy 数组项被初始化为 1。
import numpy as np
my_arr = np.ones((3,3), dtype = int)
print(my_arr)
您可以参考下面的截图来查看 Numpy.ones 方法的输出
Numpy.ones methods
这就是如何在 Python 中用指定的形状创建一个 NumPy 数组。
阅读: Python 串联数组
NumPy.reshape 方法
让我们看看，如何在 Python 中使用numpy . shape 方法。
numpy . shape()方法用于在不改变数组数据的情况下对数组进行整形。具有 2 行 3 列的形状数组。
import numpy as np
my_arr = np.arange(6).reshape(2, 3)
print("\nArray reshaped with 2 rows and 3 columns : \n", my_arr)
你可以参考下面的截图来查看numpy . shape 方法的输出
NumPy.reshape method
这就是我们如何在 Python 中使用，numpy . shape 方法。
这些是各种各样的 python numpy 数组函数。
Python NumPy 数组示例
我们来看看 Python NumPy 数组例子。
- 首先我们需要将 NumPy 作为 np 导入。
- 然后我们将变量声明为 my_arr = np.array([101，102，103，104，105])
- 最后得到输出 print(my_arr)。
举例:
import numpy as np
my_arr = np.array([101, 102, 103, 104, 105])
print(my_arr)
您可以参考下面的截图来查看 Python NumPy 数组示例的输出。
Python NumPy array example
在这里，我们看到了一个简单的例子 Python NumPy 数组。
Python numpy 数组大小
在这里，我们将看到 Python numpy 数组大小。
为了获得 numpy 数组的大小(所有元素的数量),我们将使用 size 属性来获得输出中的数组大小。
举例:
import numpy as np
my_arr = np.array([0,1,2], dtype=np.float64)
print("Size of the array: ", my_arr.size)
你可以参考下面的截图来看看 python numpy 数组大小的输出
Python numpy array size
这就是如何获得 Python NumPy 数组大小的方法。
创建 NumPy ndarray 对象
现在，我们将看到如何用 Python 创建 NumPy ndarray 对象。
Numpy 用于处理数组，Numpy 中的数组对象称为 ndarray。
import numpy as np
my_arr = np.array([5,6,7,8,9])
print(my_arr)
print(type(my_arr))
您可以参考下面的截图来查看创建 NumPy ndarray 对象的输出
Create NumPy ndarray object
这就是如何在 Python 中使用 NumPy ndarray。
阅读: Python 数组的形状
Python NumPy 数组维度
维度是可以改变数组元素规格的方向。数组中的维数是数组深度的一个级别。让我们看几个 python numpy 数组维度的例子。
Numpy 中的 0 维数组
让我们看看如何在 Numpy 中创建一个零维数组。
- Numpy 中的 0 维数组是标量数组，它们不能通过索引来访问。
- 首先我们将把 numpy 作为 np 导入。
- 0 维数组是数组中的元素。此外，数组中的每个值都是一个 0 维数组。
import numpy as np
my_arr = np.array(50)
print(my_arr)
你可以参考下面的截图来查看 Numpy 中的 0 维数组的输出。
0-D arrays in Numpy
这就是如何在 Numpy python 中使用零维数组。
Numpy 中的一维数组
现在，我们将在 Numpy python 中看到 1-D 数组。
- numpy 中的一维数组是一维的，可以看作是一个列表，你可以在索引的帮助下访问其中的元素。
- 首先我们将把 numpy 作为 np 导入。
- 以 0 维数组为元素的数组称为 1 维数组。
import numpy as np
my_arr = np.array([10, 11, 12, 13, 14])
print(my_arr)
你可以参考下面的截图来查看 Numpy 中的一维数组的输出。
1-D arrays in Numpy
这就是如何在 python 的 Numpy 中使用一维数组
Numpy 中的二维数组
现在，我们将看看如何在 Python 的 Numpy 中创建一个二维数组。
- numpy 中的二维数组是二维数组，可以根据使用的方括号数量来区分。
- 首先我们将把 numpy 作为 np 导入。
- 以一维数组为元素的数组称为二维数组。
import numpy as np
my_arr = np.array([[11, 12, 13], [14, 15, 16]])
print(my_arr)
你可以参考下面的截图来查看 Numpy 中的二维数组的输出。
2-D arrays in Numpy
这就是如何在 Numpy python 中使用二维数组。
阅读: Python 数组与示例
Numpy 中的三维数组
在这里，您将看到 Numpy python 中的三维数组
- numpy 中的三维数组是可以和 numpy 数组有三个方括号的三维数组。
- 首先我们将把 numpy 作为 np 导入。
- 以二维数组为元素的数组称为三维数组。
import numpy as np
my_arr = np.array([[[11, 12, 13], [14, 15, 16]], [[11, 12, 13], [14, 15, 16]]])
print(my_arr)
你可以参考下面的截图来查看 Numpy 中的三维数组的输出
3-D arrays in Numpy
这就是如何在 Numpy python 中使用三维数组。
【NumPy 数组和 Python 列表的区别
| NumPy 数组 | Python 列表 |
| Numpy 阵列更快、更紧凑。 | Python 列表并没有快多少，也不紧凑。 |
| 在一个数组中，任何时候只能存储一种数据类型。 | 能够在同一个列表中存储不同的数据类型。 |
| NumPy 提供了大量快速有效的方法来创建数组并在数组中操作数值数据。 | 而 python 列表可以在单个列表中包含不同的数据类型。 |
NumPy array vs Python list or python numpy array vs list
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- Python NumPy 0+示例
在这个 python numpy 数组教程中，我们学习了 Python NumPy 数组，也看到了如何使用它:
- Numpy 数组创建
- Numpy.empty 方法
- Numpy.zeros 方法
- Numpy.ones 方法
- Numpy.reshape 方法
- Python Numpy 数组示例
- Python numpy 数组大小
- 创建 Numpy ndarray 对象
- python 中的数组维数是什么
- Numpy 中的 Python 0-D 数组
- Numpy 中的 Python 一维数组
- Numpy 中的 Python 二维数组
- Numpy 中的 Python 三维数组
- Numpy 数组和 python 列表的区别
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 平均值及示例
在本 Python 教程中，我们将讨论 Python NumPy 平均值，并涵盖以下示例:
- Python numpy 平均值与平均值
- Python numpy 列的平均值
- Python numpy 平均二维数组
- Python numpy 平均函数
- Python numpy 平均忽略 nan
- 矩阵的 Python numpy 平均值
- Python numpy 移动平均过滤器
- Python numpy 平均值
目录
- Python numpy 平均值
- Python numpy 平均值 vs 均值
- Python numpy 列的平均值
- Python numpy 平均二维数组
- Python numpy 平均函数
- Python numpy 平均忽略 nan
- Python numpy 矩阵的平均值
- Python numpy 平均过滤器
- Python numpy 平均值
Python numpy 平均值
- 在本节中，我们将学习和讨论 Python numpy 平均值。
- 要查找 numpy 数组的平均值，可以使用 numpy.average()函数。
- Python 的 numpy 库提供了一个名为 np 的函数。average()，用于计算沿指定轴的加权平均值。
语法:
下面是 NumPy 平均值的语法
numpy.average
(
arr,
axis=None,
Weights=None,
returned=False
)
- 它由几个参数组成
arr:存储待平均数据的数组。- 轴:轴，沿其对 a 进行平均。缺省值 axis=None 将对输入数组的所有值进行平均。如果轴是负的，它将从第一个轴的末端开始计数。
- 权重:可选参数。中的每个值根据其给定的权重对平均值有所贡献。
- Returns: 返回给定坐标轴的平均值。当平均值为真时，平均值作为第一个元素，权重之和作为第二个元素。
举例:
下面举个例子来检查一下如何在 python 中计算 numpy 平均值。
import numpy as np
arr = np.arange(1, 5)
avg = np.average(arr)
print(avg)
在上面的代码中，我们将导入一个 NumPy 库，并使用函数 numpy.arange 创建一个数组。
下面是以下代码的截图
Python numpy average
Python numpy 平均值 vs 均值
- 在这种方法中，我们将学习和讨论 numpy 平均值与平均值。
- 这两个函数都可以用来计算算术值和统计值，以找到平均值。
- np.mean()函数可以有许多其他参数，如 dtype、out、where 等，这些参数在 np.average()函数中是不可用的。
- 如果提供了权重参数，此函数可以计算加权平均值。
- np.average 不考虑布尔掩码，所以它将生成整个数据集的平均值。而 mean 的情况考虑到布尔掩码，所以只计算非掩码值的平均值。
举例:
import numpy as np
arr = np.arange(1, 5)
avg = np.average(arr)
mea = np.mean(arr)
print(avg)
print(mea)
下面是以下代码的截图
Python numpy average vs mean
Python numpy 列的平均值
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 Python numpy 列平均值。
- 函数的作用是计算数组中所有维度的平均值。
- 它将返回沿给定轴的所有值的 numpy 数组的平均值。
- x 等于 0，然后等于 1，计算 numpy 模块中每一列和每一行的平均值
语法:
numpy.average
(
arr,
axis=None,
Weights=None,
returned=False
)
举例:
import numpy as np
arr = np.array([[2,3,4],
[3,6,7],
[5,7,8]])
a= np.average(arr,axis=0)
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy average of columns
Python numpy 平均二维数组
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 Python numpy 平均 2d 数组。
- 若要计算名为 matrix 的二维 NumPy 数组中所有值的平均值，请使用 numpy.average(matrix)函数。
- 输出将显示一个 numpy 数组，该数组有三个平均值，输入给定数组的每一列有一个平均值。
语法:
下面是 numpy 平均值的语法
numpy.average
(
arr,
axis=None,
Weights=None,
returned=False
)
举例:
import numpy as np
arr = np.array([[4,5,6],
[4,6,7]])# 2D array
a= np.average(arr)
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy average 2d array
Python numpy 平均函数
- 在这种方法中，我们将学习和讨论 numpy 平均函数
- Python 的 numpy 库提供了一个名为 numpy.average()的函数。基本上，它用于计算沿给定轴的加权平均值。
- 要找到 numpy 数组的平均值，可以使用 np.average()统计函数。
- 这些权重将与这些值相乘，然后计算结果的平均值。
语法:
下面是 NumPy 平均函数的语法
numpy.average
(
arr,
axis=None,
Weights=None,
returned=False
)
举例:
import numpy as np
c = np.array([2, 3, 4, 7]).reshape(2,2)
d = np.average(c, axis=0, weights=[0.3,0.7])# average along axis=0
print(d)
下面是以下代码的截图
Python numpy average function
Python numpy 平均忽略 nan
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 numpy 平均忽略 nan。
- 如果 numpy 数组有一个 NaN 值，我们可以很容易地找出平均值，而不受 NaN 值的影响。axis:我们可以使用 axis=1 表示行方式或列方式。
- 在这个方法中，我们将计算加权平均值并创建一个 numpy 数组。
- numpy.average 考虑了掩码，因此它将生成整个数据集的平均值。而在平均的情况下考虑布尔掩码，所以只计算非掩码值的平均值。
举例:
import numpy as np
avg = np.array([[4,5,6], [7,8,np.NaN], [np.NaN,6,np.NaN], [0,0,0]])
data = np.ma.masked_array(avg, np.isnan(avg))
weights = [1, 1, 1]
average = np.ma.average(data, axis=1, weights=weights)
result = average.filled(np.nan)
print(result)
下面是以下代码的截图
Python numpy average ignore nan
Python numpy 矩阵的平均值
- 在这种方法中，我们将学习和讨论 numpy 平均矩阵。
- 要单独计算二维矩阵每一列的平均值，请使用函数调用 numpy。average(array，axis=0)将轴参数设置为 0。
- 它将总是返回矩阵的平均值。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 np.average()。
举例:
import numpy as np
x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3, 4)))
y = np.average(x)
print(y)
下面是以下代码的截图
Python numpy average of matrix
Python numpy 平均过滤器
- 在这个方法中，我们将学习和讨论 numpy 移动平均滤波器。
- 在 Python 中 np。average()用于时间序列数据，以给定的时间间隔测量数据的平均值。
- 在这种方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.convolve 来测量 numpy 数组的移动平均值。
举例:
import numpy as np
def moving_average(x, w):
return np.convolve(x, np.ones(w), 'valid') / w
data = np.array([2,3,8,4,6,7,8,11,14,17,9,7])
print(moving_average(data,4))
下面是以下代码的截图
Python numpy average filter
使用 scipy.convolve()函数计算 NumPy 数组平均值的另一种方法。
scipy.convolve()以同样的方式运行。就是消耗的快一点。使用 Python 模块检查移动平均值的另一种方法是使用 cumsum()函数。
举例:
import numpy as np
def average(a, n) :
ret = np.cumsum(a, dtype=float)
ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
return ret[n - 1:] / n
data = np.array([5,4,3,2,10,11,13,14,15,16,19,7])
print(average(data,4))
以下是给定代码的屏幕截图
Python numpy average moving filter
使用瓶颈来计算 NumPy 数组的移动平均值的另一种方法。
瓶颈模块是快速数字模块的汇编。这个模块有 move_average()函数，可以返回一些数据的移动平均值。
举例:
import numpy as np
import bottleneck as bn
import numpy as np
def rollavg_bottlneck(a,n):
return bn.move_mean(a, window=n,min_count = None)
data = np.array([10,5,8,9,15,22,26,11,15,16,18,7])
print(rollavg_bottlneck(data, 4))
下面是以下代码的截图
Python NumPy moving average bottleneck
阅读 Python NumPy concatenate + 9 示例
Python numpy 平均值
- 在这种方法中，我们将学习和讨论 numpy 平均值。
- 在这个方法中，我们将检查如何使用函数 np.average()来计算给定数组的平均值。
- 这个函数返回数组中元素的算术统计平均值。
- 在给定的轴上，计算 float 64 数据类型，返回值用于整数输入。
语法:
下面是 NumPy 平均值的语法
numpy.average
(
arr,
axis=None,
Weights=None,
returned=False
)
举例:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,4],
[3,4,7],
[5,7,8]])
a= np.average(arr,axis=0)
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy average value
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- Python numpy 平均值与平均值
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- Python numpy 平均函数
- Python numpy 平均忽略 nan
- 矩阵的 Python numpy 平均值
- Python numpy 移动平均过滤器
- Python numpy 平均值
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy concatenate + 9 个示例
在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 Python NumPy concatenate 并涵盖以下示例:
- Python NumPy 连接数组
- Python NumPy 连接 1d 数组
- Python NumPy 连接 2d 数组
- Python NumPy 连接两个数组
- Python NumPy 连接多个数组
- Python NumPy 连接空数组
- Python NumPy 连接 3d 数组
- Python NumPy 连接与追加
- Python NumPy 连接浮点
目录
- Python NumPy 串接
- Python NumPy 连接数组
- Python NumPy 串联 1d 数组
- Python NumPy 串联 2d 数组
- Python NumPy 连接 2 个数组
- Python NumPy 串联多个数组
- Python NumPy 连接空数组
- Python NumPy 连接 3d 数组
- Python 数字拼接 vs 追加
- Python NumPy concatenate float
Python NumPy 串接
- 在本节中，我们将了解
python NumPy concatenate。 - Concatenate 是指沿现有轴连接一系列数组。
- 在
NumPy concatenate中我们可以很容易地使用函数np.concatenate()。 - 此函数用于沿现有轴连接两个或多个给定的 NumPy 数组。
- 我们需要使用包含三个参数的 NumPy.concatenate 方法，第一个是数组。
- 这里您需要提到您想要加入或连接的数组。
- 但是在取数组的时候，你应该记住你不能连接不同维度的数组
- 数组的维数应该相同。
语法:
下面是 numpy concatenate 的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=0,
out=None
)
- 数组:数组必须具有相同的形状，除了与轴对应的维度。(默认情况下是第一个)。
- 轴:你想沿着哪个轴连接 NumPy 数组，缺省值为 0，除了第一个轴什么都没有。所以在一个维度中，它只包含一个维度，基于那个轴，你可以连接 NumPy 个数组。当您将轴设为 none 时，它将首先展平给定的 NumPy 数组，然后连接这些数组。
- Out: 缺省值为 none，如果这是放置结果的目的地，你可以将连接数组存储在另一个数组或任何其他目的地。
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[4, 6], [8, 9]])
arr2 = np.array([[3, 2]])
conc_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(conc_arr)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate
这就是 NumPy concatenate 的工作方式。
阅读:Python NumPy Random+Examples
Python NumPy 连接数组
- 在这一节中，我们将了解到 Python NumPy concatenate 数组。
- 在 numpy concatenate 数组中，我们可以很容易地使用函数 np.concatenate()。
- 它可用于连接两个按行或按列排列的数组。
- Concatenate 函数可以接受两个或更多相同形状的数组，默认情况下，它按行连接，这意味着 axis=0。
- 首先，我们从排列函数中创建一个数组。所以如果我想加入两个给定的数组，我需要提到 np。连接函数。
- 当您将轴设为 none 时，它将首先展平给定的 NumPy 数组，然后连接这些数组。
语法:
下面是 numpy 连接数组的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=0,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.arange(8)
arr2 = np.arange(4)
conc_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(conc_arr)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate arrays
上面的代码我们可以用来在 Python NumPy 中连接数组。
Python NumPy 串联 1d 数组
- 在本节中，我们将学习 python numpy concatenate 1d 数组。
- 一维数组是指单行中同质数据的集合。它也被称为矢量。当它是单行或 1D 数组时，您只需要使用一个方括号。
- 在 numpy concatenate 1d 数组中，我们可以很容易地使用函数 np.concatenate()。
- 在这个方法中，取两个一维数组并将它们连接成一个数组序列。
- 所以你必须在 concatenate 函数中传递数组，因为 concatenate 函数是用来连接数组序列的。
- 我们也可以使用 numpy 函数。stack()来联接数组序列。
语法:
下面是 numpy concatenate 1d 数组的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=0,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.arange(6)
arr2 = np.arange(2)
conc_1darr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) #one dimensional array
print(conc_1darr)
a = np.array([5, 4,2])
b = np.array([8, 1,3])
c = np.stack([a,b]).reshape(-1) # stack method for 1d array
print(c)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate 1d arrays
这就是如何在 Python NumPy 中连接 1d 数组。
Python NumPy 串联 2d 数组
- 在本节中，我们将学习 python numpy concatenate 2d 数组。
- 二维数组是指一个列表的列表中同质数据的集合。它也被称为矩阵。在 2D 数组中，你必须使用两个方括号，这就是为什么它表示列表的列表。
- 在二维空间中，它包含两个基于轴的轴，您可以连接 numpy 数组。
- 在 numpy concatenate 2d 数组中，我们可以很容易地使用函数 np.concatenate()。
- 在此方法中，轴值为 1，以连接按列排列的元素。
语法:
下面是 numpy concatenate 2d 数组的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=1,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[6,5,3],[3,2,1]])
arr2 = np.array([[4,5,5],[4,3,5]])
conc_2darr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) #TWO dimensional array
print(conc_2darr)
以下是给定代码的截图
Python NumPy concatenate 2d arrays
这就是如何使用 Python NumPy 来连接 2d 数组。
Python NumPy 连接 2 个数组
- 在本节中，我们将了解到 python NumPy concatenate 2 数组。
- 我们可以用函数 np 来连接两个数组。串联。
- 要按行或列连接两个数组，我们可以使用轴参数。
- 我们还可以使用另一种方法 Vstack，意思是垂直堆叠。在这种情况下，元素将以垂直方式添加。
- 在此方法中，轴值为 1，以连接按列排列的元素。
语法:
下面是 numpy concatenate 2 数组的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=1,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[3,4,6],[7,2,1]])
arr2 = np.array([[4,5,5],[4,3,5]])
conc_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print(conc_arr)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate 2 arrays
这就是如何在 Python NumPy 中连接两个数组。
Python NumPy 串联多个数组
- 在本节中，我们将了解到 python numpy 连接多个数组。
- 在多个数组中，我们可以很容易地使用 np 方法。连接()。
- 这个函数本质上结合了一个 NumPy 数组。
- 这个函数可以垂直和水平操作，这意味着我们可以水平或垂直地将数组连接在一起。
语法:
下面是 numpy 连接多个数组的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=1,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[3,4,6],[7,2,1]])
arr2 = np.array([[4,5,5],[4,3,5]])
arr3 = np.array([[6,5,7],[4,3,5]])
arr4 = np.array([[4,8,9],[1,3,4]])
conc_arr = np.concatenate((arr1, arr2,arr3,arr4), axis=0)
print(conc_arr)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate multiple arrays
在上面的例子中，我们看到了如何使用 Python NumPy 连接多个数组。
读取 Python 数字堆栈
Python NumPy 连接空数组
- 在这一节中，我们将了解到 python NumPy concatenate 空数组。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 np.stack()。
- 函数的作用是:垂直按行顺序堆叠数组
- 在空数组中，它将以 ndarray 的形式返回输出。
- Empty 与创建没有元素的空数组没有任何关系。
语法:
下面是 numpy 连接空数组的语法
numpy.vstack
(
arrays,
axis=0,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[5,7,8,5,4],[1,2,3,4,5]])
arr2 = np.array([], dtype=np.int64).reshape(0,5)
b = np.vstack([arr2, arr1])
print(b)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate empty array
这就是如何在 Python NumPy 中连接空数组。
Python NumPy 连接 3d 数组
- 在本节中，我们将了解到 Python NumPy concatenate 3d 数组。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用 np.concatenate()函数。
- 三维数组由 3 个嵌套层次的数组组成，每个维度一个
- 在此方法中，轴值为 0 和 1，用于连接列和行元素。
语法:
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=1,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[4,5], [3, 3]])
arr2 = np.array([[3,4]])
conc_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(conc_arr)
conc2_arr = np.concatenate((arr1,arr2.T), axis=1)
print(conc2_arr)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate 3d arrays
这就是如何使用 Python NumPy 连接 3d 数组。
Python 数字拼接 vs 追加
- 在这一节中，我们将了解 NumPy 连接与追加。
- Numpy append 函数允许我们向现有 Numpy 数组的末尾添加新值。
- 此函数返回一个现有数组的副本，其值附加到指定的轴上。
- 在串联中，它可以用来串联两个数组，无论是按行还是按列。
- 在这个方法中，我们可以同时使用 np.append()和 np.concatenate()方法。
- append 方法将在数组末尾添加一个项，而 Concatenation 函数将允许我们将两个数组加在一起。
- 在 concatenate 函数中，输入可以是任何维度，而在 append 函数中，所有输入必须是同一维度。
- 在 Concatenate 中，输出数组将是 n 维的，而在 append 函数的情况下，输出将是(n+1)维数组。
语法:
下面是 concatenate 函数的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=1,
out=None
)
下面是 append 函数的语法
numpy.append
(
arrays,
axis=0,
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[4,5], [3, 3]])
arr2 = np.array([[3,4]])
conc_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(conc_arr)
a = np.array([[1,2,3],[2,6,7]])
b = np.append(a,[6,7,8])
print(b)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate vs append
Python NumPy concatenate float
- 在本节中，我们将了解到
NumPy concatenate float。 - 在 NumPy concatenate 中，函数头中 dtype 参数的默认值是 None。
- 如果要手动指定数据类型，可以使用 dtype 参数。
- 在这种情况下，当我们设置 dtype = float 时，concatenate 函数产生一个 nd。数组对象。
语法:
下面是 concatenate float 函数的语法
numpy.concatenate
(
arrays,
axis=1,
dtype=float
out=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = np.array([[4,5], [3, 3]])
arr2 = np.array([[3,4]])
conc_arr = np.concatenate((arr1, arr2), dtype ="float")
print(conc_arr)
以下是给定代码的截图
Python numpy concatenate float
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- Python numpy 连接空数组
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 计数–有用的指南
在本 Python NumPy 教程中，我们将学习如何计算 NumPy 数组 Python 中值的个数。通过 Python NumPy 计数函数，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 计数出现次数
- Python numpy 计数值
- Python numpy 计数非零
- Python numpy 计算数组中的值
- Python numpy 计数为真
- Python numpy 计数 nan
- Python numpy 计数零
- Python numpy 计数为正
- Python numpy 计数行
- Python numpy 计数在哪里
- 列表中的 Python numpy 计数元素
- Python numpy 计算唯一值
- Python numpy 计数函数
目录
- Python NumPy 计数
- Python numpy 计数出现次数
- Python numpy 计数值
- Python numpy 计数非零
- Python numpy 数组中的计数值
- Python numpy count true
- Python numpy 计数 nan
- Python numpy 计数零
- Python numpy 计数正数
- Python numpy 计数行数
- Python numpy count where
- Python numpy 计数列表中的元素
- Python numpy 计数唯一值
- Python numpy 计数函数
Python NumPy 计数
- 在本节中，我们将讨论如何计算 Python NumPy 数组中值的数量。
- 为了完成这个任务，我们将使用
numpy.char.count()函数。在 Python 中，该函数用于返回给定字符串的出现次数。这个方法有四个参数，可以在 NumPy 包模块中找到。 - 在 Python 中，我们在 NumPy 包中没有 count 函数。因此，我们将使用实际的函数，即
numpy.char.count()，它将始终返回一个 numpy 数组，其中包含列表中每个单词的非重叠出现次数。
语法:
让我们看一下语法并理解 Pythonnumpy . char . count()的工作原理
char.count
(
a,
sub,
start=0,
end=None
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数表示输入数组，也可以是输入字符串，数据类型为字符串或数组。
- sub: 这是一个参数，表示要在提供的输入数组中搜索的子字符串。
- start:默认情况下，它采用
0值，用于设置要搜索的子字符串内部的边界。开始和结束参数根据给定的需求单独使用。
举例:
让我们举一个例子，看看如何计算 NumPy 数组中值的数量
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array(['yquwwi','wwibgf','asdwwij','wbsbwwikl','wwidvhgqqd'])
print("Creation of array:",new_array)
result =np.char.count(new_array,'wwi')
print("Count numbers:",result)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 模块，然后我们必须无限制地搜索子串。在这个例子中，NumPy 数组中有五个字符串，我们必须对‘WWI’子字符串进行计数。
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy count
另外，查看: Python NumPy 最小教程
Python numpy 计数出现次数
- 在这个程序中，我们将学习如何计算 Python NumPy 数组中元素的出现次数。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
bincount()函数。在 Python 中，numpy.bincount() 用于计算 numpy 数组中每个元素出现的次数。该方法有三个参数，numpy 数组中的所有值都必须是整数数据类型。 - out 的长度等于
np.amax(x)+1。例如，假设我们有一个包含整数值【2，23，45，6，7，8】的数组，那么 bin 的大小将是 46，因为45是数组中的最大数。
语法:
让我们看一下语法并理解 Python numpy.bincount() 函数的工作原理
numpy.bincount
(
x,
weights=None,
minlength=0
)
- 它由几个参数组成
- x: 该参数表示输入数组。
- weights: 默认取 none 值，是一个相同形状的附加数组。
- minlength: 表示输出数组的最小箱数。
举例:
让我们举一个例子，看看如何计算数组中元素的出现次数
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([24, 15,27,38,15,16,25,38,485,15,16,15])
result = np.bincount(new_array)
count_num= result[15]
print("count occurrence:",count_num)
在上面的程序中，我们必须计算 numpy 数组中值‘15’的出现次数。通过使用 numpy.bincount() 函数，我们可以很容易地返回数组中元素‘15’的出现次数。一旦您将打印 'count_num' ，那么输出将显示 '4' 。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy count occurrences
阅读: Python NumPy 栈示例
Python numpy 计数值
- 让我们看看如何使用
collection.counter()方法对 Python numpy 数组中的值进行计数。 - 在本例中，我们将导入集合模块以使用
collection.counter()函数。在 Python 中，这个函数用于计算类似容器的数组中的每个元素，它是无序的集合，存储的值作为字典键，计数作为值。 - 该方法在收集模块包中可用，也可以将 iterable 用作创建计数器对象的参数。
源代码:
import numpy as np
import collections
new_values = np.array([16,34,56,16,56,72,16,56,34,72,16])
result=collections.Counter(new_values)
print("Count values in array:",result)
在上面的程序中，我们有一个包含整数值的数组，当你在数组中使用 counter() 函数时，它会计算数组值重复出现的次数。
下面是以下代码的截图
Python numpy count values
阅读: Python NumPy round + 13 示例
Python numpy 计数非零
- 在本节中，我们将讨论如何对 Python numpy 数组中的非零值进行计数。
- 在 Python count 中，非零()表示对给定 numpy 数组中的非零值进行计数。为了执行这个特定的任务，我们将使用
numpy.count_zero()函数。这个方法将帮助用户找到输入数组中非零元素的计数。 - 这个方法在 numpy 包模块中可用，它有三个参数，并且总是返回 numpy 数组中的非零值的总数。
语法:
下面是 Pythonnumpy . count _ 非零()函数的语法
numpy.count
(
a,
axis=None,
*,
keepdims=False,
)
- 它由几个参数组成
- 答:这个参数表示我们要计算非零值的输入数组。
- 轴:默认取 none 值，表示非零值将与展平数组一起计数。
- keepdims: 这是一个可选参数，代表布尔值。默认情况下，它将被视为右侧的轴设置为“假”。
举例:
让我们举个例子，了解一下numpy . count _ 非零()函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_array= np.array([1,2,16,0,15,0,34])
new_output= np.count_nonzero(new_array)
print("Counted non-zero values:",new_output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 numpy.array() 函数初始化了一个数组。之后，我们声明了一个变量‘new _ output’，然后赋了一个函数NP . count _ 非零()。一旦您将打印‘new _ output’，那么输出将显示非零值的计数。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy count nonzero
Python numpy 数组中的计数值
- 在本期节目中，我们将讨论如何对 NumPy 数组 Python 中的值进行计数。
- 通过使用数组条件和
sum()方法，我们可以轻松地执行这个特定的任务。首先，我们将使用np.array()函数创建一个数组，并为其分配整数值。 - 现在我们将声明一个变量‘z’并应用条件，如果‘18’值在数组中可用，那么它将计算这些值。
举例:
import numpy as np
array_values = np.array([12,14,15,12,14,17,18,19,21,12,18])
z=(array_values == 18).sum()
print("Count values:",z)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy count values in an array
阅读: Python NumPy 重复
Python numpy count true
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 中计数时获取真值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
numpy.count_zero()函数。这个方法将帮助用户找到输入数组中非零元素的计数。 - 在这个例子中，我们将非零数字视为‘真’，而零数字视为‘假’。一旦你将打印“结果”，那么输出将显示数字‘5’，表明在一个给定的数组中有多少真值可用。
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([True, False,True, False, False, True, True, True, False])
result = np.count_nonzero(new_array)
print("Count true values:",result)
你可以参考下面的截图
Python numpy count true
Python numpy 计数 nan
- 让我们看看如何通过使用 np.count_zero()函数对 NumPy 数组 Python 中的 nan 值进行计数。
- 在这个例子中，我们将使用
numpy.array()函数初始化一个数组，并在其中包含 integer 和 nan 值。现在我们只想对给定数组中的 nan 值进行计数。 - 为了完成这个任务，我们将使用NP . count _ 非零()函数，并将 array 指定为一个参数。打印“新结果”后，将显示 nan 值的计数。
语法:
下面是NP . count _ 非零()函数的语法
numpy.count
(
a,
axis=None,
*,
keepdims=False,
)
举例:
import numpy as np
new_values= np.array([np.nan,np.nan,np.nan,0,np.nan,0,np.nan])
new_result= np.count_nonzero(new_values)
print("Counted nan values:",new_result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy count nan
Python numpy 计数零
- 在本节中，我们将讨论如何计算 Python NumPy 数组中的零值。
- 为了完成这项任务，我们将创建一个数组，并为其分配整数值。之后，我们使用了NP . count _ 非零()函数，并设置了条件
new_values==0，表明当我们执行该程序时，它将检查数组中有多少个零可用的条件。
源代码:
import numpy as np
new_values= np.array([0,1,12,0,24,0,8,0])
result= np.count_nonzero(new_values==0)
print("Count zero values:",result)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy count zeros
阅读: Python NumPy 拆分
Python numpy 计数正数
- 在这一节中，我们将讨论 tp 如何计算 Python numpy 数组中的正值。
- 通过使用 np.sum()方法，我们可以很容易地解决这个问题。在 Python 中，此方法用于生成所有值的总和。在这个例子中，我们刚刚创建了一个数组，并分配了正值和负值。
- 现在声明一个变量‘d’并应用
np.sum()函数。在这个函数中，我们指定了条件> 0 来表示正值的计数。
举例:
import numpy as np
new_array = np.array([[15, 26, 78, 84, -76, 32], [17, 24, 83, -47, -93, 29], [123, 65, 39, 99, -26, 162]])
d= np.sum((new_array) >= 0, axis=0)
print(d)
下面是以下代码的截图
Python numpy count positive
Python numpy 计数行数
- 在这个程序中，我们将讨论如何计算 Python NumPy 数组中的行数。
- 为了完成这个任务，我们将使用
numpy.shape()方法。在 Python 中，该方法用于检查给定数组的形状和大小，它将以整数元组的形式返回。 - 这个方法在 numpy 包模块中可用，它将显示 numpy 数组的长度。
语法:
下面是 Python numpy.shape() 的语法
numpy.shape(a)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[12, 25, 67, 98, 13, 98], [34, 89, 94, 134, 245, 987], [256, 456, 945, 678, 912, 876]])
count_row = new_arr.shape
print("Count Rows in array:",count_row)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 numpy.array() 函数初始化了一个数组。之后，我们声明一个变量，并给 n umpy.shape() 函数赋值。一旦您将打印‘count _ row’，那么输出将显示计数的行。
下面是以下代码的截图
Python numpy count rows
Python numpy count where
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 numpycount _ 非零()函数中使用 where 条件。
- 这个方法将帮助用户找到输入数组中非零元素的计数。
语法:
下面是 numpy count_nonzer()函数的语法
numpy.count
(
a,
axis=None,
*,
keepdims=False,
)
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([24, 15,27,38,15,16,25,38,485,15,16,15])
print(np.count_nonzero(new_array < 45))
下面是以下代码的截图
Python numpy count where
Python numpy 计数列表中的元素
- 在本节中，我们将讨论如何对 Python 列表中的元素进行计数。
- 为了完成这个任务，我们将使用
len()函数。在 Python 中，len()是 Python 中的一个内置函数，它用于获取列表的长度或计数。 - 这个方法将总是返回列表的长度，它将帮助用户轻松地获得 Python 列表中的数字计数。
举例:
new_list = [45, 67, 98,145, 28]
lis_count = len(new_list)
print("Counted numbers in list:",lis_count)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy count element in a list
现在我们将看到列表中 Python numpy count 元素的另一个例子
- 通过使用 list
count()函数，我们可以轻松地执行这个特定的任务，而count()是 Python 中的一个内置函数。 - 在 Python 中，该方法用于获取 Python 列表中给定元素的计数，该函数用于列表和字符串中。
- 该方法只接受一个参数，并且总是返回 Python 列表中给定值的计数。
语法:
下面是 list count() 方法的语法
list.count(element)
举例:
让我们看看这个例子，理解 list count()方法的工作原理
源代码:
lis_ele = [156, 245, 345,896, 28,98,98]
lis_count = lis_ele.count(98)
print("Counted numbers in list:",lis_count)
在下面的代码中，我们创建了一个只包含整数值的列表。接下来，我们声明了一个变量‘lis _ count’，并分配了 list.count() 函数。
你可以参考下面的截图
Python numpy count element in a list
Python numpy 计数唯一值
- 在本节中，我们将讨论如何计算 Python 中的唯一值。
- 为了完成这项任务，我们将应用
numpy.unique()函数的概念。获取 numpy 唯一函数的详细信息。你可以参考我们的 Python numpy unique 文章。
源代码:
import numpy as np
new_array = [16,16,17,16,27,27,18,17,18]
result=np.array(np.unique(new_array, return_counts=True)).T
print("Count unique values:",result)
在下面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数初始化了一个数组。接下来，我们使用了 np.unique() 函数，并将 return_counts 作为参数传递。一旦你将打印‘结果’，那么输出显示计数的唯一值的数字。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy count unique values
阅读: Python NumPy 索引
Python numpy 计数函数
- 在这个程序中，我们将学习如何在 Python numpy 数组中使用
count()函数。 - 通过使用
np.char.count()函数，我们可以解决这个问题，这个函数将总是返回一个 numpy 数组，其中包含列表中每个单词的非重叠出现次数。
语法:
下面是 numpy.char.count() 函数的语法
char.count
(
a,
sub,
start=0,
end=None
)
举例:
import numpy as np
new_values = np.array(['16723','787224','8972876','244523'])
print("Creation of array:",new_values)
new_output =np.char.count(new_values,'72')
print("Count numbers:",new_output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数创建了一个 NumPy 数组。接下来，我们使用了 np.char.count()函数，在这个例子中，NumPy 数组中有四个字符串，我们必须对【T2 72】子字符串进行计数。
下面是以下给定代码的输出
Python numpy count function
另外，看看更多关于 Python NumPy 的教程。
- Python NumPy 过滤器+ 10 个例子
- Python 复制 NumPy 数组
- Python NumPy 删除–完整教程
- Python NumPy Normalize +示例
- Python NumPy Savetxt +示例
- Python NumPy Median +示例
- Python NumPy genfromtxt()–完整教程
在这个 Python NumPy 教程中，我们已经学习了如何计算 NumPy 数组 Python 中值的个数。此外，我们还讨论了这些主题。
- Python numpy 计数出现次数
- Python numpy 计数值
- Python numpy 计数非零
- Python numpy 计算数组中的值
- Python numpy 计数为真
- Python numpy 计数 nan
- Python numpy 计数零
- Python numpy 计数为正
- Python numpy 计数行
- Python numpy 计数在哪里
- 列表中的 Python numpy 计数元素
- Python numpy 计算唯一值
- Python numpy 计数函数
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 数据类型
在本 Python 教程中，我们将学习如何在 NumPy Python 中使用数据类型。此外，我们将涵盖这些主题。
- NumPy 数据类型字符串
- NumPy 数据类型大小
- NumPy 数据类型浮点型
- NumPy 数据类型列表
- NumPy 数据类型日期时间
- NumPy 数据类型更改
- Numpy 数据类型范围
- Numpy 数据类型检查
- NumPy 数据类型及示例
- 具有不同数据类型的 Numpy 数组
- 混合数据类型的 NumPy 数组
- NumPy 空数据类型
- NumPy 随机数据类型
- NumPy 数据类型元组
- 为文本命名两种 numpy 数据类型
- NumPy 数据类型 uint8
- Numpy 更改数据类型 uint8
- 无法理解 NumPy 数据类型字符串
- Pandas 中的 NumPy 数据类型
- NumPy loadtxt 中的数据类型
- Numpy 获取元素的数据类型
- NumPy 更改列的数据类型
- NumPy 数据类型溢出
- Numpy 数据类型必须提供项目大小
- NumPy 添加数据类型
- Numpy 结构化数组数据类型
- astypes 数据类型 numpy
- 相同数据类型的数量
- NumPy 数据类型浮点 32
- Numpy genfromtxt 多种数据类型
- NumPy 数据类型层次结构
- NumPy 复杂数据类型
- Numpy 数据类型长度
- NumPy 数据类型自定义
- Numpy 数据类型 void
- Numpy 数据类型最大值
- Numpy 数据类型二进制
- Numpy 数据类型 bool
- Numpy 数字数据类型
- 无法理解 Numpy 矢量化数据类型
- Numpy 数据类型内存大小
目录
- Python Numpy 数据类型
- NumPy DataType
- NumPy 数据类型字符串
- NumPy 数据类型大小
- NumPy 数据类型浮点型
- NumPy 数据类型列表
- NumPy 数据类型日期时间
- NumPy 数据类型改变
- Numpy 数据类型范围
- Numpy 数据类型检查
- NumPy 数据类型示例
- 不同数据类型的 Numpy 数组
- 混合数据类型的 NumPy 数组
- NumPy 空数据类型
- NumPy 随机数据类型
- NumPy 数据类型元组
- 为文本命名两种 numpy 数据类型
- num py 数据类型 uint8
- NumPy 数据类型字符串未被理解
- 熊猫的 NumPy 数据类型
- NumPy load txt 中的数据类型
- Numpy 获取元素的数据类型
- NumPy 改变列的数据类型
- NumPy 数据类型溢出
- Numpy 数据类型必须提供项目大小
- NumPy 添加数据类型
- Numpy 结构化数组数据类型
- astypes 数据类型 numpy
- 数量相同的数据类型
- NumPy 数据类型浮点 32
- Numpy genfromtx 多种数据类型
- NumPy 数据类型层次
- NumPy 复杂数据类型
- Numpy 数据类型长度
- NumPy 数据类型自定义
- Numpy 数据类型 void
- Numpy 数据类型最大值
- numpy 数据类型最小值示例
- num py 数据类型 bool
- Numpy 数字数据类型
- Numpy 无法理解的矢量化数据类型
- Numpy 数据类型内存大小
Python Numpy 数据类型
-
在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用 Numpy 数据类型。
-
在 Python 中，NumPy 模块提供了一个数字数据类型对象，它用于实现固定大小的数组。数据类型主要用于定义特定类型的变量。
-
Python 中主要有三种数据类型。
- NumPy 数字类型
- NumPy 字符串类型
- NumPy 定标器类型
-
NumPy Python 支持的几种主要数据类型是:
- np.bool_: 该类型用于返回布尔值 like(真或假)。
- np.int: 是默认类型的 integer 和 C 型 long。
- intc: 类似于 C 整数，表示 32 或 64 位整数。
- intp: 该类型表示用于索引。
- int8: 默认情况下其取值范围是-128 到 127。
- int16: 它是一个 16 位的整数，默认情况下它的取值范围是(-32768 到 32767)。
- int32: 用于设置 32 位整数，取值范围为(-2147483648 至 2147483647)。
- int64: 默认情况下其值设置为(-9223372036854775808 到 9223372036854775807)。
- uint 8:8 位整数，取值范围为(0 到 255)。
- uint16: 为 16 位无符号整数，取值范围为(0 到 65535)。
- uint32: 这是一个 32 位的无符号整数，其值为(0 到 4294967295)。
- uint64: 为 8 字节无符号整数，取值范围为(0 到 18446744073709551615)。
NumPy DataType
Numpy 数据类型用于 Python 编程，数据类型对象执行固定大小的内存，数组的元素具有相同的数据类型。
语法:
下面是 dtype 对象的语法
numpy.dtype
(
object,
align,
copy
)
举例:
让我们举个例子，了解一下数组的数据类型
import numpy as np
new_array = np.array([45, 62, 25, 76])
print(new_array.dtype)
在上面的代码中，我们使用了 np.array() 函数来创建一个数组，然后在 print 语句中将 dtype 作为参数。
下面是以下代码的截图
Python Numpy Data type
正如您在截图中看到的，输出是 int32 数据类型对象
在 NumPy Python 中检查数据类型对象的另一个例子
源代码:
import numpy as np
my_arr = np.dtype('i4')
print (my_arr)
你可以参考下面的截图
Python Numpy data type
阅读: Python NumPy 数组
NumPy 数据类型字符串
- 这里我们可以讨论如何在 NumPy Python 中使用数据类型 string。
- 在本例中，我们将使用
np.array()函数创建一个数组，然后使用 dtype 作为 print 语句中的参数，并允许我们定义字符串数据类型‘U6’来表示无符号整数。
举例:
import numpy as np
new_array = np.array(['Micheal', 'John', 'George'])
print(new_array.dtype)
下面是以下给定代码的实现
NumPy data types string
NumPy 数据类型大小
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用数据类型 size。
- 在这里，我们可以使用
ndarray.size()方法来获取数组中沿着给定轴的项目总数。
语法:
下面是 numpy.size()方法的语法
ndarray.size()
源代码:
import numpy as np
new_val = np.array([[98,45,67],[17,28,35]])
result= new_val.size
print(result)
在上面的代码中，我们使用 np.array()函数创建了一个 numpy 数组，然后使用 ndarray.size()方法，它将计算数组中的项数。
你可以参考下面的截图
NumPy data types size
NumPy 数据类型浮点型
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中检查 float 数据类型。
- 首先在这个例子中，我们将使用 np.array 函数创建一个数组，并将十进制数赋给它。现在使用 dtype 作为 print 语句中的参数。
- 一旦您将打印‘new _ array’，那么输出将显示给定数组的数据类型。
举例:
import numpy as np
new_array = np.array([89.9, 17.9, 45.1])
print(new_array.dtype)
下面是以下给定代码的执行过程
NumPy data types float
正如你在截图中看到的，输出是‘float 64’
阅读: Python NumPy Sum
NumPy 数据类型列表
我们已经在 Python NumPy 数据类型中讨论了这个主题。
NumPy 数据类型日期时间
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用 datatime 数据类型。
- 在 Python 中，
datetime()方法用于以年-月-日格式获取数组中的日期。
语法:
下面是 numpy.datetime() 方法的语法
numpy.datetime64(date)
注意:该方法总是以‘yyy-mm-DD’的格式返回日期
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array(np.datetime64('1998-06-14'))
print(new_array)
在上面的代码中，我们首先导入了一个 numpy 库，然后通过使用 np.array()函数创建了一个 numpy 数组，在该函数中我们分配了一个 datetime64()方法。一旦您将打印‘new _ array’，那么输出将显示相同的日期。
下面是以下给定代码的输出
NumPy data type datetime
NumPy 数据类型改变
- 在本节中，我们将讨论如何在 numpy Python 中更改数据类型。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用 ndarray.astype()方法。例如，假设我们有一个 float64 类型的数组，现在我们想通过使用 astype()方法将其转换为 int32。
- 该方法接受一个作为目标数据类型的参数，并且该函数是一个类型转换。
语法:
下面是 astype()方法的语法
ndarray.astype
(
dtype,
order='K',
casting='unsafe',
subok=True,
copy=True
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([78.3, 17.5, 15.2, 17.1, 19.2])
new_result = new_arr.astype('i')
print(new_result)
在上面的代码中，我们通过使用 np.array() 方法创建了一个 numpy 数组。现在我们要通过使用 astype() 函数将浮点数转换成整数，在这个方法中，我们传递了‘I’作为参数。
你可以参考下面的截图
NumPy data types change
另一个改变 NumPy 数组中数据类型的例子
在这个程序中，我们将使用 np.arange() 方法来创建一个数组，在这个方法中，我们必须指定 datatype ='int64 '。现在使用视图和切片方法，获得浮点数形式的数据类型。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.arange(8, dtype='int64')
result = new_arr.view('float64')
result[:] = new_arr
print(result)
下面是以下给定代码的输出
NumPy data types change
阅读: Python NumPy 追加
Numpy 数据类型范围
- 这里我们可以看到 NumPy Python 中数据类型的范围。
- 为了完成这个任务，我们将使用
np.iinfo()方法。在 Python 中，np.iinfo()方法显示了整数数据类型的机器限制。
语法:
下面是 np.iinfo()方法的语法
numpy.info(dtype)
源代码:
import numpy as np
a=np.iinfo(np.uint64).max
print(a)
在上面的代码中，我们首先创建了一个变量‘a’，然后使用 np.iinfo() 方法获取数组的最大范围。
下面是以下代码的截图
Numpy data types range
阅读: Python NumPy 矩阵
Numpy 数据类型检查
- 让我们看看如何在 NumPy Python 中检查数据类型。
- 为了执行这个特定的任务，我们使用
np.array()方法创建了一个 numpy 数组，然后使用dtype()方法检查 Python 中的数据类型。
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([78, 145, 193, 223, 892, 956])
print( new_array.dtype)
下面是以下代码的截图
Numpy data types check
NumPy 数据类型示例
- 让我们看看如何在 NumPy Python 中使用数据类型，我们还将讨论相关的例子。
- 在本例中，我们将使用 dtype 方法中的无符号整数作为参数，我们还将使用 int 8，它将被替换为‘i1’。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.dtype('i4')
new_arr = np.dtype(np.int64)
new_val = np.dtype([('John',np.int8)])
print(arr1)
print(new_arr)
print(new_val)
你可以参考下面的截图
NumPy data types with examples
不同数据类型的 Numpy 数组
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 在 NumPy 数组中应用不同的数据类型。
- 现在我们将创建一个例子，在这个例子中，我们将使用整数数据类型来表示数值。之后，我们使用
astype()方法将小数值转换成整数。 - 现在我们将应用 bool 数据类型，它将返回一个布尔值，该值为真或假。
举例:
import numpy as np
new_arr1 = np.array(['16', '7', '19'], dtype='i')# int datatype
print(new_arr1)
new_arr2 = np.array([98.7, 45.2, 89.4])# astype data type
result = new_arr2.astype(int)
print(result)
new_val = np.array([4, 2, 5])
new_output = new_val.astype(bool) # bool datatype
print(new_output)
下面是以下给定代码的执行过程
Numpy array with different data types
混合数据类型的 NumPy 数组
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 在 NumPy 数组中混合数据类型。
- 我们已经在之前的主题(不同类型的 NumPy 数组)中介绍过这个例子。在本例中，我们创建了一个简单的 numpy 数组，并为其分配了整数、字符串值。
- 现在使用数据类型‘S4’，‘i4’，一旦打印出‘RES’，输出将显示相同的输入数组。
举例:
import numpy as np
res = np.array([("john", 15, 14), ("George", 13, 21)], dtype='|S4, i4, i4')
print(res)
下面是以下给定代码的实现
NumPy array with mixed data types
阅读: Python NumPy 日志
NumPy 空数据类型
- 这里我们可以通过使用 Python 来使用 NumPy 数组中的 empty 方法。
- 在 Python 中，
empty()函数用于初始化一个数组，而不给出任何形状，它总是返回一个带有随机值的新形状。Python numpy 模块包中提供了这个方法。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.empty([4, 3])
print(new_arr)
下面是以下代码的截图
NumPy empty data types
阅读:Python NumPy where with examples
NumPy 随机数据类型
- 在这个程序中，我们将通过使用 NumPy Python 来讨论如何在 random 方法中使用数据类型。
- 在 Python 中，
random()方法用于生成给定形状的随机数。此方法将始终返回包含随机值的数组。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.random.randn(4, 5).astype('f')
print(new_arr)
下面是以下给定代码的执行过程
NumPy random data types
NumPy 数据类型元组
- 让我们通过使用 NumPy Python 来看看如何在 tuple 中使用数据类型。
- 在这个例子中，我们将在 numpy 数组中使用元组和数据类型。
举例:
import numpy as np
new_arr= np.array([('pos', (78, 15, 28)), ('sop', (10, 26, 87))], dtype='3a, 3i')
print(new_arr)
下面是以下给定代码的执行过程
NumPy data types tuple
为文本命名两种 numpy 数据类型
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中使用两种 numpy 数据类型。
- 通过使用数据类型S’和‘i4’，我们将创建一个示例并显示结果。“s”和“i4”是 numpy Python 中的数字数据类型。
举例:
import numpy as np
new_array1 = np.array([89, 45, 21, 98], dtype='S')
new_array2 = np.array([91, 22, 87, 65], dtype='i4')
print(new_array1.dtype)
print(new_array2.dtype)
下面是以下给定代码的输出
Name two numpy data types for text
正如你在截图中看到的，输出是‘int 32’和‘S2’。
num py 数据类型 uint8
- 这里我们可以讨论如何在 NumPy 数组 Python 中使用 uint8 数据类型。
- 在 Python 中，uint8 数据类型表示无符号整数，由 8 位组成，取值范围从 0 到 255。
- 该数据类型存储关于类型字节顺序和位宽的信息，带有“C”无符号字符。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.dtype('uint8')
print (new_arr)
new_val = np.array([87, 45, 12, 98], dtype='uint8')
print(new_val.dtype)
你可以参考下面的截图
NumPy data types uint8
阅读: Python NumPy 绝对值
NumPy 数据类型字符串未被理解
- 在这个程序中，我们将讨论如何解决 numpy 数据类型字符串不理解的问题。
- 为了完成这项任务，我们首先要使用 numpy.loadtxt()函数，该方法用于从 CSV 或文本文件中加载数据，在该函数中，我们分配了 CSV 文件 'final.csv' 和 dtype='string '。
- 一旦您将打印 'new_val' ，那么输出将产生错误数据类型 'string' 不理解，表明数据类型不能理解字符串类型。
举例:
import numpy
new_val = numpy.loadtxt ('final.csv', dtype= 'string', delimiter=',')
print (new_val)
下面是以下代码的截图
NumPy data type string not understood
解决方案
在这个例子中，我们将把数据类型‘string’改为‘str’，因为 np.str() 只在 Python3 中有效。
源代码:
import numpy
new_val = numpy.loadtxt ('final.csv', dtype= 'str', delimiter=',')
print (new_val)
下面是以下给定代码的输出
Solution NumPy data type string not understood
阅读: Python NumPy 平均值
熊猫的 NumPy 数据类型
- 在这一节中，我们将讨论如何通过使用 Python 在 Pandas 中使用 numpy 数据类型。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
pd.dataframe()方法来创建一个数据帧，并为其分配整数和字符串值。现在使用dtype()属性，它将显示 numpydtype()类。
举例:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'M': [17,'N',98.4]})
c=df['M'].dtype
f=type(df['M'].dtype)
print(c)
print(f)
你可以参考下面的截图
NumPy data types in Pandas
阅读: Python NumPy nan
NumPy load txt 中的数据类型
- 在这里，我们可以看到如何通过 Python 使用 Numpy 数组中的
loadtxt()函数以及数据类型。 - 在 Python 中，numpy 包提供了一个名为
loadtxt()的函数，它用于从 CSV 或文本文件中加载数据。
语法:
下面是 numpy.loadtxt()方法的语法
numpy.loadtxt
(
fname,
dtype=<class 'float'>,
comments='#',
delimiter=None,
converters=None,
skiprows=0,
usecols=None,
unpack=False,
ndim=0,
encoding='bytes',
max_rows=None,
like=None
)
举例:
import numpy
new_array = numpy.loadtxt ('final.csv', dtype= 'int', delimiter=',')
print(new_array)
在上面的代码中，我们创建了‘new _ array’，并分配了一个 CSV 文件‘final . CSV’，以及数据类型为‘int’。一旦打印出‘new _ array’，输出将只显示整数值。
你可以参考下面的截图
Data types in NumPy loadtxt
阅读: Python NumPy 空数组
Numpy 获取元素的数据类型
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Numpy Python 中获取元素的数据类型。
- 通过使用
dtype()方法，我们可以很容易地得到每个元素的数据类型。在这个例子中，我们在一个参数中只接受整数。一旦您打印了变量‘m’‘d’和‘u’，那么输出将显示 numpy 数据类型。
源代码:
import numpy as np
c=np.array([1])
m=c.dtype
print(m)
d= type(c)
print(d)
u= type(c[0])
print(u)
z=type(c[0].item())
print(z)
下面是以下代码的截图
Numpy get datatype of element
阅读: Python NumPy 形状
NumPy 改变列的数据类型
- 在本节中，我们将讨论如何更改特定列的数据类型。
- 通过使用
np.ones()方法，我们可以很容易地创建一个数组，并传递‘f’作为一个参数，表示值将以十进制数表示。现在更改特定的列，并迭代切片 [:] 方法。
举例:
import numpy as np
import pandas as pd
y = np.ones((2, 2), dtype='f')
y[:, 1] = y[:, 1].astype('i')
print(type(y[:, 1][0]))
y_pd = pd.DataFrame(y)
y_pd[1] = y_pd[1].astype(np.int16)
print(type(y_pd[1][0]))
你可以参考下面的截图
NumPy change the datatype of a column
NumPy 数据类型溢出
- 让我们看看如何在 NumPy Python 中溢出数据类型。
- 在 Python 中，整数的大小是灵活的，每种数据类型都可以在一定程度上存储，当值超过其限制时，就会发生溢出。解决方法是改变数据类型。
举例:
import numpy as np
a=np.arange(4000000,dtype='int64').reshape(4000,1000)
print(a)
在上面的代码中，我们首先导入了一个 numpy 库，然后使用 np.arange()函数来创建一个 numpy 数组，在这个数组中，我们指定了一个类型和 np.reshape()。
下面是以下给定代码的输出
NumPy data types overflow
阅读: Python NumPy 拆分
Numpy 数据类型必须提供项目大小
- 在本节中，我们将讨论如何解决“NumPy 数据类型必须提供 itemsize”这一错误。
- 在这个例子中我们将使用
np.matrix的概念和np.transpose()的方法。 - 在 Python 中，矩阵就像一个数组对象，我们可以通过使用
np.array()方法生成数组，而transpose()方法用于将列项变为行项。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([['1', '2'], ['3', '4']])
new_val = np.matrix(arr)
result = new_val.transpose()
print(new_val*result)
在上面的代码中，我们创建了一个数组，然后用转置的方法来改变元素。一旦您将打印 'new_val*result' ，那么输出将显示错误“数据类型必须提供一个 itemsize”。现在我们要解决这个错误。
下面是以下代码的截图
Numpy datatype must provide an itemsize
解决方案:
在 Python 中，当我们使用转置方法并且矩阵元素是字符串形式时，就会产生错误，所以我们必须将矩阵元素从字符串转换成整数。
代码片段:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
new_val = np.matrix(arr)
result = new_val.transpose()
print(new_val*result)
下面是以下给定代码的输出
Solution Numpy datatype must provide an itemsize
NumPy 添加数据类型
- 在这一节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中添加数据类型。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
ndarray.astype()方法。例如，假设我们有一个 int32 类型的数组，现在我们想通过使用astype()方法将它转换成 float32，在这个函数中，我们给它分配了一个‘f’关键字。
源代码:
import numpy as np
my_array = np.array([65, 34, 19, 81, 79])
new_output = my_array.astype('f')
print(new_output)
你可以参考下面的截图
NumPy add data types
Numpy 结构化数组数据类型
- 这里我们可以看到如何在 NumPy Python 中创建一个结构化数组和数据类型。
- 在 Python 中，结构化数组存储任何类型和大小的数据。它基本上是同质的，创建一个包含元素的 numpy 数组，数组中的每一项都应该是一个结构。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([('William', 67, 95.9), ('Micheal', 43, 11.2)],
dtype=[('Stu_name', ('str', 15)), ('stu_id', 'i'), ('stu_marks', 'f')])
print("Structured array:",new_arr)
下面是以下给定代码的实现
Numpy structured array data types
astypes 数据类型 numpy
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用
astype()函数。 - 在 Python 中，astype() 函数用于改变 NumPy 数组中的数据类型。例如，假设我们在 numpy 数组中有 nan 和 decimal 值。现在我们想用整数来改变 nan 和 decimal 值。
- 为了完成这个任务，我们将应用
astype()方法，在这个方法中，我们分配了一个 int 属性来获取整数值。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[71.2, np.nan], [786.3, np.nan], [1875.46, np.inf]])
result = new_arr.astype(int)
print(result)
下面是以下给定代码的输出
astypes data types numpy
数量相同的数据类型
- 在这一节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用相同的数据类型。
- 在这个例子中，我们将使用代表 32 位整数的
np.int32,这个数据类型可以存储两种类型的值负的和正的。 - 现在我们将创建一个数组，并将整数值作为一个参数，数据类型为‘i4’。一旦你打印了‘arr 1’和‘arr 2 . dtype’，那么它将显示相同的数据类型‘int 32’。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.dtype(np.int32)
arr2 = np.array([54,34,33],dtype='i4')
print(arr1)
print(arr2.dtype)
下面是以下给定代码的实现
Numpy same datatypes
NumPy 数据类型浮点 32
- 让我们看看如何在 NumPy Python 中使用 float32 数据类型。
- 在 Python 中，float32 通过使用小数点来指示动态范围值，例如，假设您有一个数组，您必须在其中分配一个整数值。现在 float32 datatype()方法将有助于将一个数字(整数)转换成一个浮点数。
举例:
import numpy as np
new_val = np.dtype([('info',np.float32)])
new_arr = np.array([(45,),(78,),(93,)], dtype = new_val)
print(new_arr)
print(new_arr.dtype)
NumPy data types float 32
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示的是十进制数字
Numpy genfromtx 多种数据类型
- 在本节中，我们将通过使用 NumPy Python 来讨论如何在
genfromtxt()方法中使用多种数据类型。 - 在 Python 中，
genfromtext()用于从 CSV 或文本文件中加载数据，该函数总是以数组形式返回元素，如果您将参数中的 usemask 设置为 true，那么它将返回一个被屏蔽的数组。
语法:
下面是 genfromtext()方法的语法
numpy.genfromtxt
(
fname,
dtype=<class 'float'>,
comments='#',
delimiter=None,
skip_header=0,
skip_footer=0,
convertors=None,
missing_values=None,
filling_values=None,
usecols=None,
names=None,
excludelist=None,
)
源代码:
import numpy as np
new_val = np.genfromtxt("test9.txt", dtype=None, encoding=None)
print(new_val)
print(new_val.dtype)
在上面的代码中，我们使用了 np 。genfromtext() 方法，在该方法中，我们分配了一个 CSV 文件“test9.txt”以及数据类型。一旦您打印了‘new _ val . dtype’，那么输出将显示带有输入值的数据类型
下面是以下代码的截图
Numpy genfromtxt multiple data types
NumPy 数据类型层次
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用 hierarchy 数据类型。
- 在本例中，我们将使用不同的浮点数据类型，如 float16、float32、float64 。在 Python 中，这些浮点数据类型用于将整数值更改为十进制值。
举例:
import numpy as np
d = np.float16("56.7")
c = np.float32(d)
m = np.float64(c)
print(d == c == m)
print(d, c, m)
你可以参考下面的截图
NumPy data type hierarchy
NumPy 复杂数据类型
- 在本期节目中，我们将讨论 NumPy Python 中的数据类型 complex。
- 通过使用
np.clongdouble()我们可以执行这个任务。在 Python 中，这个函数表示实部和虚部(复数)的扩展精度浮点。
源代码:
import numpy as np
y = np.clongdouble(2+3j)
print(y.dtype)
在上面的代码中，我们使用了 np.clongdouble() 方法，并为其分配了复数。一旦你将打印‘y . dtype’，那么输出将显示该复数的数据类型。
你可以参考下面的截图
NumPy complex data types
Numpy 数据类型长度
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中测量数据类型的长度。
- 在这个例子中，我们将使用
size()和itemsize()方法。在 Python 中，itemsize()用于以字节为单位的数组元素的大小。简单地说，我们可以说它将以字节为单位返回 numpy 数组中每一项的长度。
语法:
下面是 itemsize()方法的语法
narray.itemsize()
举例:
import numpy as np
new_value = np.array([167,342,986,554],dtype='i4')
print(new_value.size)
print(new_value.itemsize)
在上面的代码中，我们通过使用 np.array() 方法创建了一个数组，在该方法中，我们指定了数据类型和整数值。现在我们想通过使用 item.size() 方法来检查数组的长度。
下面是以下给定代码的实现
Numpy data type length
NumPy 数据类型自定义
- 这里我们可以看到如何在 NumPy Python 中定制数据类型。
- 在 Python 中，str()方法用于自定义对象来更新输出，它是我们自定义对象的可读版本。而在 repr()方法的情况下，它将总是以字符串格式返回对象表示，并用于再次重建对象。
- 在这个例子中，如果您正确地声明了一个 repr()，那么 eval()方法将创建一个新的自定义对象。
源代码:
class Person:
def __init__(self, stu_name, stu_age):
self.stu_name = stu_name
self.stu_age = stu_age
def __str__(self):
return f'Person({self.stu_name})'
def __repr__(self):
return f"Person(name='{self.stu_name}', age={self.stu_age})"
new_val = Person('Micheal', stu_age=65)
print(repr(new_val))
下面是以下给定代码的实现
NumPy data type custom
Numpy 数据类型 void
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用 void 数据类型。
- 在 Python void 数据类型中，没有操作和值。在这个例子中，我们在
dtype()属性中使用了‘V4’。一旦打印出‘a’，输出将显示‘V4’数据类型。
举例:
import numpy as np
a = np.dtype('V4')
print (a)
下面是以下给定代码的输出
Numpy data type void
Numpy 数据类型最大值
- 在本节中，我们将讨论如何通过使用 NumPy Python 中的数据类型来获得最大值。
- 为了完成这项任务，我们将使用
np.iinfo()方法，它将帮助用户获得最大值。在 Python 中，此函数用于机器整数限制，默认情况下，其最大值为 2147483647。
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([78, 145, 193, 223, 892, 956])
print(new_array.dtype)
result = np.iinfo(new_array.dtype).max
print (result)
下面是以下给定代码的实现
Numpy data type max value
正如您在截图中看到的，输出是 int32 以及默认的最大值
numpy 数据类型最小值示例
在这个程序中，我们将使用相同的 np.iinfo() 函数和 np.min() 方法。
源代码:
import numpy as np
new_val = np.array([34,23,12,45,67])
print(new_val.dtype)
new_output = np.iinfo(new_val.dtype).min
print (new_output)
在上面的代码中，我们通过使用 np.array() 方法创建了一个数组。现在创建一个变量‘new _ output’，并在其中分配一个函数 np.iinfo() 。一旦您将打印‘new _ output’，那么输出将显示缺省最小值，即-2147483648。
下面是以下代码的截图
Numpy data type min value
num py 数据类型 bool
- 在这一节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用 bool 数据类型。
- 在 Python 中，bool 表示值将为真或假，这可以用作数据类型，它将始终返回真值。
- 在这个例子中，我们用 build type(bool)方法检查了 True 或 False 的类型。
举例:
import numpy as np
new_val = np.array([15, 0, 0])
result = new_val.astype(bool)
print(result)
在上面的代码中，我们创建了一个数组，并在其中赋了一个整数值。现在使用 astype(bool)方法，它将检查条件，如果值为 0，那么它将返回‘False’，否则返回‘True’。
下面是以下给定代码的执行过程
Numpy data type bool
Numpy 数字数据类型
- 让我们看看如何在 NumPy Python 中使用数字数据类型。
- 通过使用
dtype()方法，我们可以执行这个特定的任务，在这个方法中，我们将使用np.uint8来表示有符号的整数值。
举例:
import numpy as np
new_val = np.array([11, 56, 43],dtype=np.uint8)
print(new_val.dtype)
你可以参考下面的截图
Numpy numeric data type
正如您在截图中看到的，输出是“uint8”
Numpy 无法理解的矢量化数据类型
- 在本节中，我们将讨论 Python 中无法理解的错误问题 NumPy 矢量化数据类型。
- 在这个例子中，我们将使用
np.zeros()函数来创建一个数组。在 Python 中，这个方法将总是返回一个用零填充的数组。
语法:
下面是 np.zeros() 函数的语法
np.zeros
(
shape,
dtype=None,
order='C'
)
- 它由几个参数组成
- shape: 该参数表示数组的大小，用于我们想要声明数组的形状，如(4，3)。
- dtype: 可选参数，默认为 float64。
- 订单:该参数定义订单，默认情况下其值为‘C’。
源代码:
import numpy as np
b= np.zeros(3,4)
print(b)
Numpy vectorize data type not understood
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示‘4’无法解释为代表不可理解的数据类型的数据类型
解决方案
在上面的代码中，问题是我们没有在参数中提到元组形状。现在我们要在一个论点中使用()括号。一旦你打印了‘b’,那么输出将显示填充了零值的新数组。
举例:
import numpy as np
b= np.zeros((3,4))
print(b)
你可以参考下面的截图
Solution Numpy vectorize data type not understood
Numpy 数据类型内存大小
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中检查数据类型的大小。
- 在这个例子中，我们将使用
size()和itemsize()方法。我们已经在“数据类型长度”和“numpy 数据类型项目大小”中介绍了这个示例。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([54,82,189,765,456])
print(new_arr.size)
print(new_arr.itemsize)
result= new_arr.size * new_arr.itemsize
print(result)
下面是以下代码的截图
Numpy data type memory size
在这篇 Python 教程中，我们学习了如何在 NumPy Python 中使用数据类型。此外，我们已经讨论了这些主题。
- NumPy 数据类型字符串
- NumPy 数据类型大小
- NumPy 数据类型浮点型
- NumPy 数据类型列表
- NumPy 数据类型日期时间
- NumPy 数据类型更改
- Numpy 数据类型范围
- Numpy 数据类型检查
- NumPy 数据类型及示例
- 具有不同数据类型的 Numpy 数组
- 混合数据类型的 NumPy 数组
- NumPy 空数据类型
- NumPy 随机数据类型
- NumPy 数据类型元组
- 为文本命名两种 numpy 数据类型
- NumPy 数据类型 uint8
- Numpy 更改数据类型 uint8
- 无法理解 NumPy 数据类型字符串
- Pandas 中的 NumPy 数据类型
- NumPy loadtxt 中的数据类型
- Numpy 获取元素的数据类型
- NumPy 更改列的数据类型
- NumPy 数据类型溢出
- numpy 数据类型必须提供项目大小
- NumPy 添加数据类型
- Numpy 结构化数组数据类型
- astypes 数据类型 numpy
- 相同数据类型的数量
- NumPy 数据类型浮点 32
- Numpy genfromtxt 多种数据类型
- NumPy 数据类型层次结构
- NumPy 复杂数据类型
- NumPy 计数数据类型
- Numpy 数据类型长度
- NumPy 数据类型自定义
- Numpy 数据类型 void
- Numpy 数据类型最大值
- Numpy 数据类型二进制
- Numpy 数据类型 bool
- Numpy 数字数据类型
- 无法理解 Numpy 矢量化数据类型
- Numpy 数据类型内存大小
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 删除–完整教程
在本 Python 教程中，我们将学习如何在 Python 中删除 Numpy 数组。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 删除重复
- Python NumPy 删除元素
- Python NumPy 删除行
- Python NumPy 删除多行
- Python NumPy 删除数组
- Python NumPy 删除维度
- Python NumPy 按索引删除元素
- Python NumPy 删除最后一列
- Python numpy 通过值移除元素
- Python NumPy 从列表中移除元素
- Python NumPy 删除最后一个元素
- Python NumPy 删除零行
- Python NumPy 删除 nan 行
- Python numpy 用 0 替换 nan
目录
- Python NumPy 删除
- 删除 Python NumPy 中数组的元素
- Python Numpy 删除重复
- Python NumPy 删除元素
- Python NumPy 删除行
- Python NumPy 删除多行
- 在 NumPy Python 中删除多行
- Python NumPy 删除数组
- Python NumPy 删除维度
- 从 NumPy 数组中删除维度-另一种方法
- Python NumPy 按索引删除元素
- Python NumPy 删除最后一列
- Python numpy 通过值移除元素
- Python NumPy 从列表中删除元素
- Python NumPy 删除最后一个元素
- 从 NumPy 数组中删除最后一个元素
- Python NumPy 删除零行
- Python NumPy 移除 nan 行
- Python numpy 用 0 替换 nan
Python NumPy 删除
- 在这一节中，我们将讨论 NumPy Python 中删除函数的工作原理。
- 在 Python 中，
np.delete()函数用于从 NumPy 数组中移除元素。这个函数在 NumPy 模块中可用，它总是返回一个带有指定子数组和提到的轴的数组。
语法:
下面是 np.delete()函数的语法
numpy.delete
(
arr,
obj,
axis=None
)
- 它由几个参数组成
- arr: 该参数指定输入数组中我们想要删除的元素。
- 它可以是子数组或数字
- 轴:默认为无，表示从数组中删除的轴。
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 np.delete() 函数删除元素
import numpy as np
new_array = np.array([36,89,245,865,934,178,278,643])
result = np.delete(new_array,3)
print("Deleting item at index position at 3:", result)
在上面的代码中，我们首先导入了一个 NumPy 库，然后使用了 numpy.delete() 函数，在该函数中，我们指定了数组以及我们想要从给定数组中删除的索引位置。
下面是以下代码的截图
Python NumPy delete
读取 Python 数字堆栈
删除 Python NumPy 中数组的元素
让我们看看，如何在 Python NumPy 中从数组中删除元素。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([56, 33, 49, 93, 21, 19, 83, 77, 65, 46])
new_obj = [1, 4, 6]
new_output = np.delete(new_arr, new_obj)
print(new_output)
在上面的程序中，我们使用了 np.delete() 函数，并将‘arr’和‘new _ obj’指定为参数，其中‘new _ obj’是一个整数列表。这些数字表示我们要从数组中删除的项目的索引。
下面是以下给定代码的输出
Python NumPy delete
这就是如何在 Python NumPy 中从数组中删除元素。
Python Numpy 删除重复
- 为了从 numpy 数组中删除重复元素，我们可以很容易地使用 np.unique() Python 函数。
- 在 Python 中，
numpy.unique()函数用于查找数组的唯一项，并将这些唯一项作为排序的 numpy 数组返回。
语法:
下面是 Python 中 np.unique() 函数的语法
numpy.unique
(
ar,
return_index=False,
return_inverse=False,
return_counts=False,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
values = np.array([[345,167,267,189,897],
[345,167,867,987,897],
[345,167,945,234,897]])
z = np.unique(values)
print(z)
在上面的代码中，我们使用了 np.unique() 函数，并在其中分配了数组‘值’。一旦您将打印‘z’，那么输出将显示唯一的值。
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy delete repeat
这是一个 Python NumPy 删除重复的例子。
Python NumPy 删除元素
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中从 NumPy 数组中删除一个元素。
- 在本例中，我们将使用
np.delete()函数，并传递‘new _ arr’，对象和轴作为参数。
例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[67 ,156, 986, 67],
[56, 156, 345, 897],
[45, 219, 456, 976]])
result = np.delete(new_arr, 2, axis=1)
print(result)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy delete element
这就是如何从 Python NumPy 数组中删除一个元素。
Python NumPy 删除行
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中删除 Numpy 数组中的行。
- 通过使用
np.delete()函数，我们可以执行这个特定的任务。在 Python 中，这个函数用于从 numpy 数组中删除任何行或列。我们只需指定轴和索引位置作为参数。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([[14, 56, 67], [34, 67, 89], [65, 116, 32]])
z=[1,2]
result = np.delete(new_arr,z, axis=0)
print(result)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 方法初始化了一个数组。现在使用 numpy.delete() 函数，并传递函数中的所有参数。一旦你将打印‘结果’，那么输出将显示一维数组。
你可以参考下面的截图
Python NumPy delete row
这就是如何从 Python NumPy 数组中删除一行。
Python NumPy 删除多行
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中删除多行。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
arange()函数来创建一个数组，然后应用切片方法 [:] 。在这个例子中，我们已经提到我们想要从给定的数组中删除最后的3行。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.arange(48).reshape(8, 6)
print("Initailized array:",new_arr)
new_output = new_arr[:3]
print("Deleted multiple rows:",new_output)
你可以参考下面的截图
Python NumPy delete multiple rows
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了更新后的 NumPy 数组。这就是如何在 Python NumPy 中删除多行。
在 NumPy Python 中删除多行
通过使用 np.delete() 函数我们可以解决这个问题。在本例中，我们将指定对象和轴，而对象代表我们要从数组中删除的索引号列表。
语法:
下面是 np.delete()函数的语法
numpy.delete
(
arr,
obj,
axis=None
)
源代码:
import numpy as np
ini_arr = np.arange(36).reshape(6, 6)
print("Initailized array:",ini_arr)
z= np.delete(ini_arr, [2, 4, 1], axis=0)
print("Deleted multiple rows:",z)
下面是以下给定代码的输出
Python NumPy delete multiple rows
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了只包含前 3 行的新数组。
Python NumPy 删除数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中删除数组。
- 为了完成这项任务，我们将应用
np.setdiff1d()函数。在 Python 中，这个函数用于设置两个 numpy 数组的差异，或者我们可以说，我们必须根据参数的条件从第一个数组中找到第二个数组中不可用的值。
语法:
下面是 np.setdiff1d()方法的语法
numpy.setdiff1d
(
ar1,
ar2,
assume_unique=False
)
- 它由几个参数组成
- ar1: 该参数表示输入数组。
- ar2: 这指定了我们想要与另一个数组进行比较的 numpy 数组。
- assume_unique: 默认情况下，它采用‘False’值，如果为真，则表明这两个数组都被假定为唯一的。
举例:
我们举个例子，了解一下 NumPy Python 中 np.s etdiff1d() 函数的工作原理
import numpy as np
new_arr = np.arange(49).reshape(7, 7)
del_ele = [33, 42, 16]
final_output = np.setdiff1d(new_arr, del_ele)
print(final_output)
在上面的代码中，我们导入了一个 numpy 库，然后通过使用 np.arange() 函数以 (7，7)的顺序初始化一个数组。
现在声明一个变量‘final _ output’并赋一个函数 np.setdiff1d() 。一旦你将打印‘最终输出’，那么结果将显示新的数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy delete array
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示列表[33，42，16]已经从 NumPy 数组中删除。
Python NumPy 删除维度
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 删除 NumPy 数组中的维度轴。
- 在这个例子中，我们将与轴一起使用
np.delete()函数。在该方法中，如果轴=0 ，则表示第一维度的行，如果轴=1 ，则表示第二维度的列。 - 现在我们要从
numpy.delete()函数中删除轴。首先，我们将使用 (new_arr，2，0) 从给定的数组中删除第三行。一旦你将打印‘rem _ ele’，那么输出将显示新的数组。
举例:
import numpy as np
#creation of array
new_arr = np.array([[2,3,4,5],
[45,23,11,76],
[67,84,108,96],
[12,34,67,89]])
print(new_arr)
# delete third row
rem_ele = np.delete(new_arr, 2, 0)
print(rem_ele)
# delete third column
rem_ele2 = np.delete(new_arr,2, 1)
print(rem_ele2)
你可以参考下面的截图
Python NumPy delete a dimension
这是一个 Python NumPy 删除维度的例子。
从 NumPy 数组中删除维度-另一种方法
为了执行这个特定的任务，我们将使用 np.ones() 函数来创建一个数组，然后使用切片方法来删除 np.ones() 函数中的轴。
语法:
下面是 np.ones()函数的语法
numpy.ones
(
shape,
dtype=None,
order='C',
*,
like=None
)
让我们举一个例子，看看如何使用 th e np.ones() 函数沿着轴创建一个数组
举例:
import numpy as np
arr = np.ones((6, 6, 2))
print("Creation of array:",arr)
z = arr[:, :, 0]
print("Deleting dimension from array:",z.shape)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy delete a dimension
Python NumPy 按索引删除元素
- 让我们看看如何在 NumPy Python 中通过索引位置删除元素。
- 在这个程序中，我们将首先导入一个 numpy 库，然后使用
arange()函数初始化一个数组。之后声明一个变量‘z’来表示对象，并在其中分配一个数字列表。现在使用np.delete()函数并传递一个数组‘new _ val’作为参数。
举例:
import numpy as np
new_val = np.arange(12)
z=[0,4,2]
result = np.delete(new_val, z)
print("Deleted elements at specific index:",result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy delete element by index
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了新的阵列。这就是如何从 Python NumPy 数组中通过索引删除元素。
Python NumPy 删除最后一列
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 删除 NumPy 数组中的最后一列。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.arange()函数创建一个简单的数组，并在这个函数中传递整数值‘12’以及形状和大小。现在我们想从给定的数组中删除最后一列。 - 通过使用
numpy.delete()函数，我们可以通过将轴和对象指定为参数来轻松删除最后一列。
源代码:
import numpy as np
new_val = np.arange(36).reshape(6,6)
print("Creation of array:",new_val)
result = np.delete(new_val,5,1)
print("Deleted last column from array:",result)
在上面的代码中，我们使用了函数 numpy.delete() 并设置了索引号‘5’，它指示最后一列将从给定的数组中删除。
你可以参考下面的截图
Python NumPy delete the last column
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示使用 numpy.delete() 函数从 Numpy 数组中删除了最后一列。
这就是如何删除 Python NumPy 中的最后一列。
Python numpy 通过值移除元素
- 在本期节目中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 基于值条件移除元素。
- 在这个例子中，我们将使用
np.array()函数创建一个数组，并在这个方法中传递一个整数值。现在应用条件！=并分配整数‘369’。一旦您将打印‘结果’，那么输出将显示‘369’数字已从数组中删除。
举例:
import numpy as np
new_array = np.array([23,45,98,369,23,86,987,145,369,954,467,369])
result = new_array[new_array != 369]
print("Deleted item based on value:",result)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy remove element by value
这就是如何从 Python NumPy 数组中按值移除元素。
Python NumPy 从列表中删除元素
- 让我们看看如何使用 Python 从列表中删除元素。通过使用 remove()函数，我们可以很容易地从列表中删除一个条目。在这个程序中，我们想从列表中删除元素
98。 - 为了从列表中删除元素，我们还可以应用
del关键字。在 Python 中，这用于移除数组元素。在本例中，我们想要删除索引‘3’处的元素。
举例:
new_lis = [23, 67, 48, 98, 145, 897, 956, 345, 109, 654]
z= new_lis.remove(98)
del new_lis[3]
print(z)
print(" After removing element from list:",new_lis)
下面是以下代码的截图
Python NumPy remove an element from a list
正如你在截图中看到的,' 98 '已经从列表中删除。这是如何在 Python 中从列表中移除元素。
Python NumPy 删除最后一个元素
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 从 NumPy 数组中删除最后一个元素。
- 为了完成这个任务，我们将首先创建一个简单的数组‘new _ array’，然后使用
np.delete()函数，并在这个函数中传递数组和’-1’作为参数。这是一个从数组中删除最后一个元素的简单逻辑。
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([6,34,45,67,89])
result= np.delete(new_array, -1)
print(result)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy delete the last element
正如您在截图中看到的，最后一个元素已经从数组中删除了
从 NumPy 数组中删除最后一个元素
通过使用 numpy.resize() 方法我们可以解决这个问题。在 Python 中， numpy.resize() 方法用于定义要将多少列和多少行转换成一个维度。
假设我们有一个包含 6 个元素的一维数组，现在我想改变它的维数，我们将传递 (values，4) 作为 resize() 方法的参数，而值代表数组名。
语法:
下面是 numpy.resize() 方法的语法
numpy.resize
(
a,
new_shape
)
源代码:
import numpy as np
values = np.array([54,118,78,145,768])
new_output= np.resize(values,4)
print("Deleted last element:",new_output)
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy delete the last element
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示最后一个元素已经从数组中删除。这就是如何从 NumPy 数组中删除最后一个元素。
Python NumPy 删除零行
- 这里我们可以看到如何使用 Python 删除 NumPy 数组中的零行。
- 要删除数组中特定的零行，我们必须使用
np.array()方法初始化一个 numpy 数组，在这个函数中，我们将分配零数组和数值数组。 - 现在使用
numpy.delete()函数，并在函数内设置轴=0 。一旦你打印了‘结果’，零行将从数组中删除。
举例:
import numpy as np
# creation of array
new_val = np.array ([[0,0,0,0],[67,78,19,46],[0,0,0,0],[13,54,23,20]])
#object creation
z=[0,2]
result = np.delete(new_val, z, axis=0)
print("Deleted zero rows:",result)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy delete zero rows
这是 Python NumPy 删除零行的一个例子。
Python NumPy 移除 nan 行
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 从 NumPy 数组中删除 nan 行。
- 在这个例子中，我们将使用
np.array()函数来创建一个数组，在这个函数中，我们将 np.nan 值与整数值一起赋值。现在声明一个变量‘m’并创建一个数字列表来表示我们想要从数组中移除的索引位置。
源代码:
import numpy as np
# Initialize array
new_array = np.array ([[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],[12,78,54,156],[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]])
#object creation
m=[0,1,3]
new_output = np.delete(new_array, m, axis=0)
print("Deleted nan rows:",new_output)
下面是以下代码的截图
Python NumPy remove nan rows
正如你在截图中看到的， np.nan 值已经通过使用 numpy.delete() 函数从数组中移除
Python numpy 用 0 替换 nan
- 在本节中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 将 nan 值替换为零。
- 通过使用
np.nan_to_num()方法，我们可以执行这个特定的任务。在 Python 中，np.nan_to_num()方法用于将 nan 值替换为零。
语法:
下面是 numpy.nan_to_num() 方法的语法
numpy.nan_to_num
(
x,
copy=True,
nan=0.0,
posinf=None,
neginf=None
)
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([[np.NaN, 14, 34,np.nan], [np.NaN, np.NaN, 89,156]])
result = np.nan_to_num(new_arr)
print("Replace np.nanvalue with zero:",result)
你可以参考下面的截图
Python NumPy replace nan with 0
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python 数字差异示例
在这个 Python 教程中，我们将学习如何在 Python 中找出两个 NumPy 数组的区别。通过 Python NumPy diff ，我们将涵盖这些主题。
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- 两个数组之间的 Python numpy 差异
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- Python numpy np.diff
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- Python numpy 集合差异
- Python numpy 绝对差值
- Python numpy 轮差
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- Python numpy diff 函数
- 两个数组之间的 Python numpy 差异
- 两个列表之间的 Python numpy 差异
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- Python numpy 熊猫 diff
- Python numpy 设置差异
- Python numpy 绝对差值
- Python numpy 轮差
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Python 数字差异
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 中找到差异。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
numpy.diff()函数。在 Python 中，numpy.diff()函数用于计算数组中给定轴上的值之间的差。 - 该方法在 NumPy 模块包中可用，用于计算沿给定轴的第 n 个离散差。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.diff() 方法的工作原理
numpy.diff
(
a,
n=1,
axis=-1,
prepend=<no value>,
append=<no value>
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数表示我们要计算的值为第 n 个离散的输入数组。
- n: 可选参数，默认取
1值。如果没有提供值，它将检查条件，然后默认设置为0。 - 轴:该参数表示沿待取差值的轴。
举例:
我们举个例子，检查一下 Python 中 NumPy 数组的区别是怎么得到的。
源代码:
import numpy as np
new_array=np.array([16,18,20,22,24,26])
result= np.diff(new_array, n=2)
print("Difference of array by 2:",result)
在上面的代码中，我们导入了 NumPy 库，然后使用 np.array() 函数定义了一个数组。之后，我们在 np.diff() 函数中声明了 n=2 作为参数，其中‘n’表示值被求差的次数。
以下是给定代码的屏幕截图
Python numpy diff
Python numpy diff 函数
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中使用 numpy diff 函数。
- 在 Python 中
numpy.diff()函数基本上是通过 out[i]=arr[i+1]-arr[i] 来计算的。例如，假设我们有一个包含整数值的一维数组。现在我们想通过在循环中使用 diff 来计算差异，或者我们将提供指示行和列的差异的轴。
语法:
下面是 Python numpy diff 函数的语法
numpy.diff
(
a,
n=1,
axis=-1,
prepend=<no value>,
append=<no value>
)
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([[14, 22, 25, 36],
[11, 17, 14, 29]])
new_output=np.diff(new_array, axis=0)
result = np.diff(new_array, axis=1)
print("Difference along axis=0:",new_output)
print("Difference along axis=1:",result)
上面的程序使用了一个 numpy 库，然后我们可以在 numpy.diff()函数中执行轴操作，而不是使用‘n’参数。一旦你将打印‘新输出’和‘结果’，那么输出将显示数组的差异。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy diff function
两个数组之间的 Python numpy 差异
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中找到两个 numpy 数组的区别。
- 通过使用
numpy.subtract()函数，我们可以执行这个特定的任务。在 Python 中，numpy.subtract()函数用于计算两个 numpy 数组之间的差异，它需要多个参数来解决这个问题。 - 这个方法在 NumPy 模块包中可用，它总是根据输入数组返回类型，或者是 scaler，或者是 ndarray。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.subtract() 函数的工作原理
numpy.subtract
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True,
)
- 它由几个参数组成
- x1: 此参数表示用于计算差值的第一个 numpy 数组，它必须是一个可广泛转换为通用形状的数组。
- x2: 这是第二个 numpy 数组。
- out: 该参数表示存储结果输出的位置，默认情况下不取值。
- 其中:如果该参数为真，则表示计算 ufunc 结果。
举例:
让我们以 numpy.subtract() 函数为例，检查它是如何工作的
源代码:
import numpy as np
new_array1 = [45, 89, 23, 34]
new_array2 = [32, 76, 14, 15]
new_result = np.subtract(new_array1, new_array2)
print("Difference of two numpy arrays:",new_result)
在上面的代码中，我们通过使用 numpy.array() 函数使用了两个 numpy 数组。之后，我们应用了 np.subtract() 函数，它会找出数组 1 和数组 2 之间的差异。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy difference between two arrays
两个列表之间的 Python numpy 差异
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中找到两个列表之间的差异。
- 通过使用 set()函数我们可以解决这个问题。在 Python 中，
set()函数用于声明一个 set 对象，可以转换任何可迭代的序列项。 - 在本例中，我们将首先创建一个列表并为其分配整数值，然后从列表中创建一个集合，并通过使用
set(list)将我们的列表转换为集合。之后，我们可以减去这些给定的集合。
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 Python 中得到两个列表的区别
new_values1= [25,30,45,16,20]
new_values2 =[14,25,35,10,9]
result= set(new_values1)-set(new_values2)
print("Difference between two lists:",result)
你可以参考下面的截图
Python numpy difference between two lists
Python numpy np.diff
我们已经在 Python numpy diff 主题中使用了这个函数。
Python numpy 熊猫 diff
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中使用
pandas.diff()函数。 - 在 Python 中，此函数用于计算一个数据帧值与 Pandas 数据帧中另一个值的差异。
语法:
下面是 pandas.diff() 函数的语法
DataFrame.diff
(
periods=1,
axis=0
)
- 它由几个参数组成
- 周期:该参数表示计算差值的移位，默认取‘1’值。
- 轴:默认取
0值，表示行和列。
来源 代号:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'val1': [13, 16, 18, 20, 22, 24],
'val2': [13, 16, 20, 26, 78, 12],
'val3': [13, 15, 12, 18, 28, 17]})
d=df.diff(axis=1)
print(d)
在上面的代码中，我们使用了 Pandas 库，并在 dataframe 中分配了整数值。之后，我们声明了一个变量‘d’，并指定了 df.diff() 函数。一旦您将打印‘d’，那么输出将显示数据帧中的差值。
下面是以下代码的截图
Python numpy pandas diff
Python numpy 设置差异
- 在这一节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中找到两个数组之间的集合差异。
- 为了完成这个特定的任务，我们将使用
numpy.setdiff1d()。在 Python 中，numpy.setdiff1d()函数用于查找两个 numpy 数组的集合差，该函数采用两个参数数组 1 和数组 2 。 - 该方法在 numpy 模块包中可用，并且总是返回 numpy
array1中的唯一值。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.setdiff1d() 函数的工作原理
numpy.setdiff1d
(
ar1,
ar2,
assume_unique=False
)
- 它由几个参数组成
- ar1:该参数表示输入数组。
- ar2: 要与另一个数组进行比较的数组。
- assume_unique: 默认情况下，它采用‘false’值，如果该值为 true，则假定数组是唯一的。
举例:
让我们举一个例子，看看如何找出两个 numpy 数组之间的差异
import numpy as np
new_array = [14, 26, 34, 42, 15]
new_array2 = [12, 16, 26]
result=np.setdiff1d(new_array, new_array2)
print("Set difference between two arrays:",result)
在上面的代码中，我们使用了 numpy 库，然后通过使用 np.array() 函数初始化一个数组。之后，我们声明了一个变量‘结果’，并指定了 np.setdiff1d()函数。一旦您将打印‘结果’，那么输出将显示不在数组 2 中的数组 1 元素【14，15，34，42】。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy set difference
Python numpy 绝对差值
- 在这个程序中，我们将讨论如何通过使用
numpy.absolute()函数返回正值来找出 numpy 数组中的差。 - 在 Python 中，这是一个数学函数，测量数组中每一项的绝对值并返回正值。
- 这个方法在 NumPy 模块包中可用，它有三个参数。例如，假设我们有一个包含一些数字的数组，现在我们想用另一个数组做减法，它将返回一些负值，正值。
- 如果我们应用 Python
numpy.absolute()函数，那么该方法的输出将是一个具有正值的新 numpy 数组。
语法:
下面是 Python numpy.absolute() 的语法
numpy.absolute
(
x,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
)
举例:
让我们举个例子，了解一下 Python numpy.absolute() 函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_arr = ([[26,16,18],
[17 ,45,28],
[23 ,87,66]])
new_arr2 = ([[76,23,16],
[72,15,25],
[175,23,45]])
result = np.absolute(np.array(new_arr) - np.array(new_arr2))
print("Absolute value between two arrays:",result)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy absolute difference
Python numpy 轮差
- 这里我们可以看到如何在 NumPy Python 中通过使用
numpy.round()函数来获取轮差。 - 为了完成这项任务，我们将使用 numpy.round()函数，这是一个数学函数，用于将数字舍入到最接近的整数值。
- 该方法在 NumPy 模块包中可用，并且总是返回四舍五入的数字。例如，假设您有一个整数‘2.5’，然后您应用了
numpy.round()函数来获取最接近的值。
语法:
下面是 Python numpy.round() 函数的语法
numpy.round
(
a,
decimals=0,
out=None
)
源代码:
import numpy as np
d= np.round(2.5)
print(d)
下面是以下代码的截图
Python numpy round difference
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示舍入值“2.0”
Python numpy 时差
- 在本节中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 来查找时差。
- 为了完成这项任务，我们将使用
np.datetime64()方法。在 Python 中，这个方法用于获取日期时间格式，日期单位是年(“y”)、月(“m”)、日(“d”)。 - 在这个例子中，我们可以看到如何获得日期时间的差异，并返回时间秒。
语法:
让我们看一下语法，理解一下 numpy.datetime64() 方法的工作原理
numpy.datetime64(date)
举例:
import numpy as np
new_tim = '2022-09-10 08:25:28'
new_tim2 = '2022-09-10 04:24:20'
result = np.datetime64(new_tim) - np.datetime64(new_tim2)
print("Time difference:",result)
在上面的代码中，我们使用了 numpy 库，然后创建了变量‘new _ Tim’，new _ Tim 2’，并分配了日期时间值。之后，我们使用了一个 np.datetime64() 函数，并将数组作为参数传递。一旦您将打印‘结果’，那么输出将显示两个给定日期时间字符串之间的时间差。
你可以参考下面的截图
Python numpy time difference
读取 Python 数字堆栈
Python numpy 均值差
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中求均值差。
- 通过使用
np.mean()函数，我们可以轻松地执行这项任务。在 Python 中，np.mean()函数用于生成给定轴或多个轴的算术平均值。 - 在 Python 中，这个函数在 NumPy 包模块中可用，它返回数组元素的算术值。
语法:
下面是 numpy.mean() 函数的语法
numpy.mean
(
a,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
keepdims=<no value>,
where=<no value>
)
源代码:
import numpy as np
new_arr1 = np.arange(2,10)
new_arr2 = np.arange(2,10)
new_output = np.mean(np.abs(new_arr1[:, None] - new_arr2))
print("Mean difference:",new_output)
在上面的代码中，我们通过使用 np.arange() 函数创建了一个数组，然后应用 np.mean() 函数，并将 np.abs() 与数组一起作为参数赋值。一旦您将打印‘新输出’，输出将显示平均值。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy mean difference
正如您在截图中看到的，输出将‘2.625’显示为平均值
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/操作符来划分数组中的每一项。例如，假设您有两个包含整数值的 numpy 数组，我们希望使用numpy.divide()函数和/运算符将第一个 numpy 数组的每个值除以第二个数组的值。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.divide() 函数的工作原理
numpy.divide
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
)
- 它由几个参数组成
- x1: 此参数表示带有被除数值的数组。
- x2: 输入用于计算除法的数组值。
- Out: 默认情况下，它采用 none 值，表示结果已存储，如果没有提供 none 值，则返回一个新分配的数组。
举例:
让我们举个例子，看看如何在 NumPy Python 中划分两个数组
源代码:
import numpy as np
new_val = np.array([12,24,36])
new_val2 = np.array([2,12,4])
result=np.divide(new_val,new_val2)
print("Division of two arrays:",result)
在上面的代码中，我们首先导入了 numpy 库，然后创建了两个数组，其中被除数数组‘new _ val’和除数数组‘new _ val 2’。之后，我们声明了一个变量‘结果’，并在其中分配了 numpy.divide() 函数。一旦你将打印“结果”，然后输出将显示分割元素的结果。
下面是以下代码的截图
Python numpy divide
Python numpy 按元素划分
- 在这个程序中，我们将学习如何使用
/操作符在 NumPy 数组 Python 中按元素划分。 - 在 Python 中，
/运算符用于将一个 numpy 数组除以另一个数组，除法运算符/传递数组和常量作为操作数，并将两个 numpy 数组存储在第三个变量中。
语法:
下面是用于数组除法的 / 算术运算符的语法
arr3=arr1/arr2
举例:
让我们举个例子，了解一下 / 运算符的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([49,25,36])
new_arr2 = np.array([7,5,6])
new_output = new_arr/new_arr2
print(new_output)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy divide element-wise
正如您在截图中看到的，输出显示了 new_array 。
Python numpy 除以零
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中将 numpy 数组除以零值。
- 通过使用
/操作符，我们可以执行这个特定的任务。在 Python 中，/操作符用于将一个数组中的元素与另一个数组中的元素分开。在这个程序中，我们首先创建了一个只包含整数值的数组。之后，我们通过使用np.array()函数声明另一个数组 'new_arr2' ，并在其中赋值0。 - 现在使用
/运算符，将结果存储到‘新输出’中，它将显示‘INF’值。但是我们想从 numpy 数组中得到零值。为了解决这个问题，我们可以使用np.inf()函数，它将帮助用户获得零值。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([49,25,36])
new_arr2 = np.array([0,0,0])
new_output = new_arr/new_arr2
new_output[new_output == np.inf] = 0
print("Division by zero:",new_output)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy divide by zero
Python numpy 用 scaler 除数组
- 在本节中，我们将讨论如何用 scaler 值除 numpy 数组元素。
- 在本例中，我们将采用一个名为‘new _ val’的数组，该数组执行被除数的方法，并且标量值是指示除数的
2。现在我们必须在numpy.divide()函数中传递数组和标量值作为参数。
源代码:
import numpy as np
new_val = np.arange(2,6).reshape(2,2)
result=np.divide(new_val, 2)
print(result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy divide array by scaler
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了新的阵列。
阅读: Python NumPy Split + 11 示例
Python numpy 将数组除以向量
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中将 numpy 数组除以 vector。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
/操作符将数组除以向量。首先，我们将使用np.array()函数创建一个数组，并分配整数值。之后声明一个变量‘new _ vector’，并在其中赋值。
举例:
import numpy as np
new_val = np.array([[11,11,11],[25,25,25],[19,19,19]])
new_vector = np.array([11,25,19])
new_result = new_val / new_vector[:,None]
print(new_result)
下面是以下代码的截图
Python numpy divide array by vector
阅读: Python NumPy 规格化
Python np.divide vs /
- 在本节中，我们将讨论 numpy divide 和 Python divide
/运算符之间的区别。 - 在 Python 中，
np.divide()函数用于将第一个数组的元素除以第二个数组的值，该函数在 numpy 模块包中可用，它接受两个数组作为参数。而在/运算符的情况下，它用于将左边的数除以右边的值。 /运算符操作数并将两个 numpy 数组存储在第三个变量中。而在的情况下，numpy.divide() 函数总是返回与输入数组相同的大小。
举例:
import numpy as np
new_val = np.array([55,66,77])
new_val2 = np.array([5,11,7])
result=np.divide(new_val,new_val2)
print("Division of two array by using divide function:",result)
val_ele = np.array([36,24,16])
val_ele2 = np.array([3,2,4])
new_output = val_ele/val_ele2
print("Division of arrays by using / operator:",new_output)
下面是以下给定代码的执行过程
Python np divide vs divide operator
Python numpy 数组划分每个元素
- 在本节中，我们将学习如何在 NumPy 数组 Python 中划分每个元素。
- 这里我们可以使用
/操作符来执行这个特定的任务。在使用/操作数的同时，我们也可以应用 [: None] 来表示 NumPy 数组上的元素除法。 - 在下面的例子中，我们将划分数组 new_arr/ result 。首先，我们将导入一个 numpy 库，然后使用
np.array()函数创建一个数组。之后，我们将创建一个变量‘结果’来表示除数。
来源 代号:
import numpy as np
new_arr = np.array([
[99, 99, 99],
[55, 55, 55],
[30, 30, 30]
])
result = np.array([99, 55, 30])
z=new_arr / result[: , None]
print("Divide each element:",z)
你可以参考下面的截图
Python numpy array divide each element
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了新的阵列。
Python numpy true_divide
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中使用 numpy
true_divide()函数。 - 在 Python 中，如果我们想要划分两个相同大小的 numpy 数组，那么我们可以很容易地使用 numpy
true_divide()函数，这个方法将帮助用户将第二个数组的元素除以第一个数组的元素。 - 该方法在 NumPy 包模块中可用，并且总是返回输入数组元素的真实除法。
语法:
让我们看一下语法，理解一下 numpy true_divide() 函数的工作原理
numpy.true_divide
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
)
- 它由几个参数组成
- x1: 该参数表示带有被除数值的输入数组。
- x2: 这指定了除数数组，并且必须是相同的形状。
- out: 这是一个可选参数，默认情况下，它采用 none 值，如果没有提供 none 值，则返回一个新分配的数组。
举例:
让我们举个例子，看看如何在 Python 中使用 numpy true_divide() 函数
源代码:
import numpy as np
new_array1 = np.array([50, 36, 72, 49])
print("First array shape:",new_array1.shape)
new_array2 = np.array([10, 3, 9, 7])
print("Second array shape:", new_array2.shape)
#Divide two arrays
new_result = np.true_divide(new_array1, new_array2)
print(new_result)
print("Resultant array shape:",new_result.shape)
在上面的程序中，我们采用了两个由整数值组成的数组' new_array1 和' new_array2 '。之后，我们在 numpy true_divide ()函数中传递了这两个 numpy 数组作为参数。一旦你将打印' new_result ，那么输出将显示具有相同形状的新数组。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy true_divide
Python np.split 示例
- 在本节中，我们将学习如何使用
numpy.split()函数来划分数组。 - 在 Python 中，如果您想将数组分割成子数组，那么您可以很容易地将
numpy.split()函数与 axis 一起使用。这个方法将帮助用户将子数组列表作为视图返回到一个数组中。 - 在 Python 中，这个函数在 NumPy 模块包中是可用的，最重要的一点是这个函数不会在等分中返回。
语法:
下面是 numpy.split()函数的语法
numpy.split
(
ary,
indices_or_sections,
axis=0
)
- 它由几个参数组成
- ary: 该参数表示我们要拆分的数组。
- indexes _ or _ sections:指定数组元素必须是整数，数组将沿着指定的轴拆分成 N 个相等的数组。如果数组不相等，那么它将引发一个错误。
- 轴:缺省值为 0，表示要分割的轴。
举例:
让我们举个例子来理解 Python 中 numpy.split()函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([12,13,14,15,16,17,18,19,20])
result= np.split(new_array, 3)
print("Spliiting arrays:",result)
在上面的代码中，我们首先导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数来创建一个 NumPy 数组。之后，我们声明了一个变量“result”并分配了 np.split() 函数，其中我们传递了数组以及 split number = 3 ，这表示数组将被分成 3 个相等的部分。
下面是以下给定代码的执行过程
Python np split example
Python numpy 随机拆分
我们已经在 Python NumPy split 的帖子中讨论过这个话题。
Python numpy 拆分字符串
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 中拆分字符串。
- 在 Python 中拆分字符串，我们可以很容易地使用
numpy.char.split()函数，这个方法将按照指定的分隔符返回输入字符串中的单词列表。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.char.split()函数的工作原理
numpy.char.split
(
a,
sep=None,
maxsplit=None
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数指定输入数组
- 默认情况下，它采用 none 值，分隔符可以是任何空白字符串。
- maxsplit: 如果没有给定这个参数，那么默认情况下它没有值。
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 NumPy Python 中拆分字符串
源代码:
import numpy as np
new_arr="John is a good boy"
new_result = np.char.split(new_arr)
print("Split input string into sub-string:",new_result)
在上面的代码中，我们取了一个名为‘new _ arr’的输入字符串。之后，我们声明了一个变量‘new _ result’，并分配了 np.char.split() 函数，在这个方法中，我们将数组作为参数传递。一旦您将打印“new_arr ”,那么输出将显示分割输入字符串。
下面是以下代码的截图
Python numpy split string
Python np.log 除以零
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中用零除
np.log()函数。
举例:
import numpy as np
d= np.log(0)/0
print(d)
在 Python 中，没有定义除以零的对数(log ),因为你永远不能用除以零来除 log0。
下面是以下代码的截图
Python np log divide by zero
你可能也喜欢阅读下面的相关教程。
在这个 Python 教程中，我们已经学习了如何划分 NumPy 数组中的元素。此外，我们已经讨论了这些主题。
- Python numpy 按元素划分
- Python numpy 除以零
- Python numpy 通过缩放器划分数组
- Python numpy 将数组除以向量
- Python numpy 除列
- Python np.divide vs /
- Python numpy 数组划分每个元素
- Python numpy true_divide
- Python np.split 示例
- Python numpy 随机拆分
- Python numpy 拆分字符串
- Python np.log 除以零
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 空数组及示例
在本 Python 教程中，我们将讨论 Python NumPy 空数组，并给出如下几个例子:
- Python numpy 空数组追加
- Python numpy 数组空检查
- 没有形状的 Python 空 numpy 数组
- Python numpy 空 2d 数组
- Python numpy 连接空数组
- Python numpy 声明空数组
- Python numpy 空字符串数组
- Python numpy 空 3d 数组
- Python 填充空 numpy 数组
- Python 创建空 Numpy 数组并追加行
- Python 创建空的 Numpy 数组并追加列
目录
- Python numpy 空数组
- 使用 numpy 空数组函数
- 使用 numpy zero 的数组函数
- Python numpy 空数组追加
- Python numpy 空数组追加示例
- Python numpy 数组空检查
- 没有形状的 Python 空 numpy 数组
- Python numpy 空 2d 数组
- Python numpy 连接空数组
- Python numpy 声明空数组
- 在 Python 中声明 numpy 空数组
- Python numpy 空字符串数组
- Python numpy 空 3d 数组
- Python 填充空 numpy 数组
- Python 创建一个空的 Numpy 数组并追加行
- Python 创建空 Numpy 数组并追加列
Python numpy 空数组
- 本节我们将讨论 Python numpy 空数组，特别是如何使用 Python NumPy 创建空数组。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 np.empty()。
- NumPy empty()函数用于创建给定形状和类型的数组，不需要初始化值。
- 为了处理数组，python 提供了一个 numpy 空数组函数。它用于根据用户条件创建一个空数组，即给定数组的数据类型和形状，而不初始化值。
- 它只允许形状和数据类型作为参数。如果没有提供 datatype 参数，那么返回数组中所有值的默认数据类型将是 float。
语法:
下面是 numpy.empty() 的语法
numpy.empty
(
shape,
dtype=float,
order='C'
)
- 它由几个参数组成。
- 形状:空数组的形状，例如:(4，3)
- dtype: 它是一个可选参数，缺省值为 float。
- 顺序:是否按行列方式存储多维 numpy 数组数据。
举例:
- 让我们举一个例子来检查如何实现一个 numpy 空数组
- 基本上有两种方法来检查 numpy 空数组。
- 使用 numpy 空数组函数。
- 使用 numpy zero 的数组函数
阅读 Python 数字过滤器
使用 numpy 空数组函数
在这个例子中，我们实现了一个数组空函数。但是空函数并不意味着数组值将为零。
import numpy as np
arr = np.empty(5)
print(arr)
在上面的代码中，我们实现了一个简单的 NumPy 空数组，它总是返回带有形状和数据类型的未初始化的值。
下面是以下代码的截图
Python numpy empty array
要创建一个空数组，我们可以很容易地将空列表传递给 numpy。array()方法，它将创建一个空数组。
举例:
import numpy as np
list = []
arr = np.array(list)
print(arr)
下面是以下代码的截图
Create numpy empty array
这就是如何使用 Python NumPy 创建一个空数组。
使用 numpy zero 的数组函数
- 在这个方法中，我们实现了一个 numpy zero 的数组函数。
- 此方法返回给定形状和数据类型的新数组，带有零。
语法:
下面是 numpy zeros()函数的语法
numpy.zeros
(
shape,
dtype = None,
order = 'C'
)
举例:
import numpy as np
arr = np.zeros([2,2],dtype='int')
print(arr)
下面是以下代码的截图
Python numpy empty array by using zeros
这是如何使用零创建一个 NumPy 数组。
Python numpy 空数组追加
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 空数组追加。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.append()。
- 国民党。append()函数允许我们在现有 NumPy 数组的末尾包含新值。
- 此方法返回当前数组的副本，其中的值连接到指定的轴。
- 如果我们有一个数组，并想在一个循环中向它追加行，我们可以很容易地使用 np。empty()函数。
- 现在，我们可以用 numpy.append()函数向空数组追加新行。
举例:
让我们举一个例子来检查如何用 append 实现一个 numpy 空数组。
import numpy as np
arr = np.empty((0,3), int)
arr2 = np.append(arr, np.array([[2,4,5]]), axis=0)
array = np.append(arr2, np.array([[7,8,9]]), axis=0)
print(array)
在上面的代码中，我们将使用函数 numpy 创建一个空的 numpy 数组。empty()并定义其数据类型。现在，我们可以通过使用函数 np.append()轻松地沿 0 轴追加两行
下面是以下代码的截图
Python numpy empty array append
Python numpy 空数组追加示例
- 在本节中，我们将讨论 numpy 空数组追加。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 numpy。追加()。
- 名单。append()方法将一个元素连接到列表的最后。
- 然后我们可以使用 np 将这个列表转换成一个 numpy 数组。array()函数。
举例:
import numpy as np
list = []
list.append([2,4,6])
list.append([9,5,7])
arr2 = np.array(list)
print(arr2)
下面是以下代码的截图
Python numpy empty array append list method
Python numpy 数组空检查
如果你想检查一个 NumPy 数组是否为空，那么就按照一篇关于用 Python 检查 NumPy 数组是否为空的文章。
没有形状的 Python 空 numpy 数组
- 在本节中，我们将讨论没有形状的 Python 空 numpy 数组。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 np。append()获取没有形状的空 numpy 数组。
- 首先，我们将创建一个列表，并将其转换为一个数组，并获取一个可迭代的变量 y。
- 它不接受形状和数据类型作为参数。
举例:
import numpy as np
y=[]
a = np.array([2,3,4,5])
for x in y:
a = np.append(a, x)
print(y)
下面是以下代码的截图
Python empty numpy array without shape
上面的代码我们可以用来在 Python 中创建没有形状的空 NumPy 数组。
Python numpy 空 2d 数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 空 2d 数组。
- 要创建一个空的二维数组，我们可以将 2D 数组的形状(即行和列)作为一个元组传递给 empty()函数。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 np。空()。
- 它只接受形状和数据类型作为参数。
- 它返回一个包含行和列的空二维数组，但该二维数组中的所有元素都没有初始化。
- 在这个例子中，默认情况下我们没有提供数据类型作为参数，而是将值作为浮动值。
语法:
numpy.empty
(
shape,
dtype=float,
order='C'
)
举例:
import numpy as np
arr = np.empty((4, 3), int)
print('Empty 2D Numpy array:')
print(arr)
在上面的代码中，我们将导入 numpy 库，创建一个 4 行 3 列的空二维 numpy 数组，并打印结果。
下面是以下代码的截图
Python numpy empty 2d array method
这就是如何在 Python 中创建一个空的 2D Numpy 数组。
读取值错误:用序列设置数组元素
Python numpy 连接空数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy concatenate 空数组。
- 我们需要创建一个指定大小为 m*n 的数组，其中 m 是行数，n 是用空值填充的列数，这样当我们向该数组追加值时，初始值就存在了。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.concatenate()。
- 该方法用于沿轴连接两个或多个给定的数组。
- numpy。concatenate()函数将一个元素连接到列表的最后。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用两个函数 np。concatenate 和 np。empty()获取空数组。
示例:
import numpy as np
a = np.empty([2,2])
b = np.array([[4,5],[6,7]])
arr = np.concatenate((a,b))
print(arr)
下面是以下代码的截图
Python numpy concatenate empty array
上面的代码我们可以用来连接 Python NumPy 中的空数组。
Python numpy 声明空数组
- 在这一节中，我们将讨论 Python numpy 声明空数组。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.empty()。
- 函数的作用是:创建一个给定形状和类型的新数组，不需要初始化条目。
语法:
下面是 numpy.empty()的语法
numpy.empty
(
shape,
dtype=float,
order='C'
)
举例:
要创建某种指定数据类型的空 NumPy 数组，我们可以在 empty()函数中将该数据类型作为 dtype 参数传递。
import numpy as np
a = np.empty([2,2], dtype= complex)
print(a)
在上面的代码中，我们将创建一个空的复数 numpy 数组，我们需要在 numpy.empty()函数中将复数值作为 dtype 参数传递。
下面是以下代码的截图
Python numpy declare empty array
这就是如何使用 Python NumPy 声明空数组。
在 Python 中声明 numpy 空数组
为了创建一个空的整数数组，我们需要在 np 中传递一个整数作为 dtype 参数。empty()函数。
举例:
import numpy as np
a = np.empty([3,3], dtype= 'int')
print(a)
在上面的代码中，我们将创建一个空的整数数组，我们需要在 NumPy.empty()函数中将 int 作为 dtype 参数传递。
下面是以下代码的截图
Python numpy declare empty array integer method
这就是如何创建一个空的整数数组。
Python numpy 空字符串数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 空字符串数组。
- 为了创建一个空的字符串数组，我们可以很容易地使用函数 np。空()。
- 要创建 4 个字符串的空数组(大小为 3)，我们需要在 np 中传递“S3”作为 dtype 参数。empty()函数。
- 它只接受形状和数据类型作为参数。
举例:
让我们举一个例子来检查如何创建一个 numpy 空字符串数组
import numpy as np
array = np.empty(4, dtype='S3')
print(array)
这里的“S3”表示“长度为 3 的 Unicode 字符串”
下面是以下代码的截图
Python numpy empty string array
上面的代码我们可以用 NumPy 在 Python 中创建一个空的字符串数组。
Python numpy 空 3d 数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 空 3d 数组。
- 要创建一个空的三维数组，我们可以将三维数组的形状作为一个左括号传递给 empty()函数。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 np.empty()来获得空的三维数组。
- 让我们创建一个 3 行 3 列的空三维数组。
- 在这个函数中，我们没有提供任何数据类型作为参数。但是三维数组中的所有值都没有初始化。
举例:
import numpy as np
array = np.empty((1, 3, 3)) # where 1 is the length of matrix
print(array)
在上面的示例代码中，我们将导入一个库并创建一个空的 numpy 数组，在该数组中，我们将一个参数指定为矩阵的长度(1)以及若干行和列。
下面是以下代码的截图
Python numpy empty 3d array
这是一个 Python NumPy 空 3d 数组的例子。
Python 填充空 numpy 数组
- 在本节中，我们将讨论 Python 填充空 numpy 数组。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.empty()。
- 用 numpy 创建数组时。空，则需要使用 shape 参数在输出中指定相同的 shape 参数。
- 让我们创建一个空数组并使用方法 a.fill()。
- fill()方法用于用标量和向量值填充数组。
- 在这个方法中，如果我们使用 fill()函数，就不需要使用循环来初始化 numpy 数组。
举例:
import numpy as np
a = np.empty(4)
a.fill(3)
print(a)
下面是以下代码的截图
Python fill empty numpy array
上面的代码我们可以用 Python 来填充空的 NumPy 数组。
Python 创建一个空的 Numpy 数组并追加行
- 在本节中，我们将讨论空 Numpy 数组和追加行。
- 在这个方法中，首先，我们将创建一个 4 列 0 行的空 numpy 数组。
- 现在，要将新行连接到这个空的二维数组，我们可以使用 numpy。追加()。
- 但是我们只需要将行作为相同形状的数组传递，并传递 axis=0，这样它就可以沿着列连接起来。
举例:
import numpy as np
arr = np.empty((0, 4), int)
print('Empty 2D Numpy array:')
print(arr)
# Append a row to the 2D numpy array
emp_arr = np.append(arr, np.array([[4, 3, 6, 7]]), axis=0)
# Append 2nd rows to the 2D Numpy array
emp_arr = np.append(emp_arr, np.array([[2, 6, 9, 10]]), axis=0)
print('2D Numpy array:')
print(emp_arr)
在上面的代码中，我们的二维数组有 4 列，因此要插入一个新行，我们需要将该行作为一个单独的二维数组(2，4)传递。
下面是以下代码的截图
Python Create an Empty Numpy array and append rows
上面的代码我们可以用来创建一个空的 Numpy 数组，并在 Python 中追加行。
Python 创建空 Numpy 数组并追加列
- 在这一节中，我们将讨论空 Numpy 数组和追加列。
- 在这个方法中，首先，我们将创建一个 0 列 4 行的空 numpy 数组。
- 现在，要将一个新列连接到这个空的二维数组，我们可以很容易地使用 np。追加()。
- 但是我们需要将列作为一个相同形状的 numpy 数组传递，只有一个参数 axis=1，这样它就可以沿着列追加。
举例:
import numpy as np
arr = np.empty((4, 0), int)
print('Empty 2D Numpy array:')
print(arr)
# Column list1
emp_arr = np.append(arr, np.array([[4, 3, 6, 7]]).transpose(), axis=1)
print('2D Numpy array:')
print(emp_arr)
在上面的代码中，我们的空 numpy 数组有 4 行和 0 列，所以要插入一个新列，我们需要将这个列作为一个单独的 2 维数组传递，维度为(4，1)。
下面是以下代码的截图
Python Create Empty Numpy array and append Columns
我们可以使用上面的代码创建一个空的 Numpy 数组，并在 Python 中追加列。
您可能会喜欢以下 Python 教程:
在本 Python 教程中，我们将讨论 Python NumPy 空数组，并给出如下几个例子:
- Python numpy 空数组追加
- Python numpy 数组空检查
- 没有形状的 Python 空 numpy 数组
- Python numpy 空 2d 数组
- Python numpy 连接空数组
- Python numpy 声明空数组
- Python numpy 空字符串数组
- Python numpy 空 3d 数组
- Python 填充空 numpy 数组
- Python 创建空 Numpy 数组并追加行
- Python 创建空的 Numpy 数组并追加列
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python Numpy 阶乘
在本 Python 教程中，我们将学习 Python numpy 阶乘。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python Numpy 阶乘
- 数组的 Python Numpy 阶乘
- 使用 Numpy 阶乘
- Numpy 阶乘函数
- Numpy 阶乘向量
- Numpy 双因子
- Numpy 阶乘示例
目录
Python Numpy 阶乘
在这一节中，我们将学习如何找到 python numpy 阶乘。阶乘的公式是 n! = n(n-1) (n-2) (n-3) .... n 。这里 n 是要计算其阶乘的数字。
- 阶乘是整数和它下面所有整数的乘积。例如，5 的阶乘是 1x2x3x4x5 = 120。
- Factorial 显示执行任务或从集合中选择一个项目的可能性数量。
- 下面是计算 python numpy 阶乘的语法。这里 number 是要计算其阶乘的值。
numpy.math.factorial(number)
源代码:
在这段代码中，我们导入了 python numpy 模块，然后使用numpy.math.factorial()方法计算了数字 5 的阶乘。
import numpy as np
numpy.math.factorial(5)
输出:
在这个输出中，5 的阶乘计算为 5x4x3x2x1= 120 。我们已经在 jupyter 笔记本上执行了此操作。如果您在任何其他代码编辑器上执行它，那么使用print() 函数来显示结果。
Python Numpy Factorial
Python 数组的 Numpy 阶乘
在本节中，我们将学习如何计算数组的 python numpy 阶乘。数组是同质数据的集合。
- 我们只能在 factorial()函数中传递正整数，数组可以有相同的数据类型。
- 所以所有的条件似乎都对我们有利。我们将创建 Python Numpy 阶乘
- 数组的 Numpy 阶乘
- 数组的 Python Numpy 阶乘
- 使用 Numpy 阶乘
- Numpy 阶乘函数一个整数数组或 python 列表，然后计算数组中每一项的阶乘。
- 使用 numpy 我们可以计算 python 列表或一维数组的阶乘。
- 在处理多维数组时，我们必须使用 python scikit-learn epts 正整数作为输入。
- 使用这种方法，我们可以在 python 中计算 Numpy 阶乘。
- 为了在多个数字上执行它，我们可以通过循环传递这些数字，并在每个数字上继续应用这个函数。
- 在我们的例子中，我们取了数字' 67895 '。结果将是 verlibrary 执行一个数组的阶乘。请参阅我们的使用 Numpy 阶乘部分以了解演示。
源代码:
在这段代码中，我们使用 nump.math.factorial() 计算并显示了数组中每个数字的阶乘。
import numpy
**#array of numbers**
arr = [5, 6, 7, 8]
**#empty array**
new_arr = []
**#loop through each item in array (arr)**
for num in arr:
**#calculate factorial of each item**
res = numpy.math.factorial(num)
**#add result in new_arr**
new_arr.append(res)
**#display result**
print('Before:',arr)
print('After:',new_arr)
输出:
在这个输出中，第一个数组是我们传递给程序的数组，在下一个数组中，显示了 Python Numpy Factorial of Array。
Python Numpy Factorial of Array
使用 Numpy 阶乘
在这一节中，我们将学习在 python 中使用 numpy factorial。在我们的其他部分，我们已经展示了如何计算 python numpy 阶乘。但是在这一节中，我们将做一些不同的事情。我们将计算多维数组的阶乘。
- 我们将学习使用 python numpy 阶乘来计算多维数组。
- Numpy 提供了一个模块
numpy.math.factorial(int)，但是它不能计算数组。所以我们将使用另一个模块来计算多维数组的阶乘。 - Scipy 模块提供了一个方法
scipy.math.factorial(int/array)，我们可以用它来计算一个数组的向量。 - 请注意，大数会产生非常大的阶乘，所以如果你是新手，请使用小数。
- Scipy 可以使用 conda 或 pip 安装。下面是安装 scipy 模块的代码。
**# for pip users**
pip install scipy
**# conda users**
conda install scipy
- 在我们的例子中，我们已经计算了二维数组的阶乘。这是我们示例的源代码。
**# importing modules**
from scipy.special import factorial
import numpy as np
**# creating 2D array**
array = np.array([
[5,3,1],
[2,6,4]
])
**# printing factorial**
print(factorial(array))
输出:
在这个输出中，我们使用 numpy 创建了一个二维数组，然后使用 scipy 计算了一个数组的阶乘。
Using Numpy Factorial
Numpy 阶乘函数
在本节中，我们将了解 python numpy 阶乘函数。Numpy 提供了一个内置的函数 numpy.math.factorial() ，使用它我们可以计算一个数的阶乘。
- Python numpy
numpy.math.factorial(num)方法接受正整数作为参数。 - 如果你得到一个下面的错误，这意味着你输入了负数。阶乘只能在正整数上执行。
ValueError: factorial() not defined for negative values
- 如果出现以下错误，这意味着您输入了一个字符串、字母数字或带小数(浮点数)的数字。将其更改为正整数以修复此错误。
ValueError: factorial() only accepts integral values
源代码:
在我们的示例中，我们创建了 python numpy numpy . math . factorial()方法的简单演示，其中我们计算了数字 6 的阶乘。此外，我们还试图寻找负数和非整数值的阶乘。
import numpy
**#factorial of integer number**
numpy.math.factorial(6)
**#factorial of negative number**
numpy.math.factorial(-6)
**#factorial of float number**
numpy.math.factorial(6.5)
**#factorial of string**
numpy.math.factorial("6.5")
输出:
这是在 jupyter 笔记本上执行的输出。在这个输出中，我们试图通过提供输入变量来计算阶乘。只有当我们在第 2 行输入一个正整数时，正确的答案才会显示出来，其余的测试用例都抛出了一个错误。
Python NumPy 过滤器+ 10 个示例
在本 Python 教程中，我们将学习如何在 Python 中过滤 NumPy 数组。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python NumPy 按条件过滤二维数组
- Python NumPy 过滤器 2d 数组
- Python NumPy 过滤器值
- Python NumPy 过滤器列
- Python 数字过滤器 nan
- Python NumPy 中值滤波器
- Python 数字高斯滤波器
- Python NumPy 低通滤波器
- Python NumPy 平均过滤器
- Python NumPy 巴特沃兹滤波器
目录
- Python NumPy 过滤器
- Python NumPy 按条件过滤二维数组
- Python NumPy 过滤器 2d 数组
- Python NumPy 过滤器值
- Python NumPy 过滤器列
- Python NumPy 过滤器 nan
- Python NumPy 中值滤波器
- Python NumPy 高斯滤波器
- Python NumPy 低通滤波器
- Python NumPy 平均过滤器
- Python NumPy butterworth 滤镜
Python NumPy 过滤器
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 过滤 NumPy 数组中的元素。
- 在 Python 中，过滤器用于从给定数组中获取一些值，然后返回一个新数组。为了执行这个特定的任务，我们将使用 from.iter()方法。
- 在 Python 中，fromiter()方法用于通过获取 iterable 对象来创建数组。
语法:
下面是 numpy.fromiter()方法的语法
numpy.fromiter
(
iterable,
dtype,
count=-1
)
- 它由几个参数组成
- 可迭代:该参数表示可迭代的对象。
- dtype: 指定输入数组的数据类型。
- count: 默认为-1，表示从缓冲区读取的次数。
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 NumPy Python 中过滤数组
import numpy as np
new_arr = np.array([16, 20, 12, 10, 8, 22, 97, 75, 43])
print("Creation of array:",new_arr)
final_output = np.fromiter((i for i in new_arr if i < 25), dtype = new_arr.dtype)
print("Filtering array:",final_output)
在上面的程序中，我们使用 np.array()初始化了一个数组，然后迭代数组并过滤掉值。
在这种方法中，我们将条件“I”设置为小于 25。如果给定数组的值少于 25 个，那么它会过滤这些值并将它们存储到一个新的列表中。
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy filter
Python NumPy 按条件过滤二维数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中过滤二维 Numpy 数组。
- 在这个例子中，我们将使用 np.1d()函数。在 Python 中，np.in1d()函数接受两个 numpy 数组，它将检查第一个数组是否包含第二个数组元素。
- 在 Python 中，np.1d()函数总是返回一个布尔数组。
- 现在让我们看看语法，理解 np.in1d()函数的工作原理。
import numpy as np
new_arr = np.array([[14,'m'],[16,'n'],[17,'o'],[21,'p']])
new_val = np.array(['n','o'])
result = np.in1d(new_arr[:, 1], new_val)
z=new_arr[result]
print("Filter 2-dimensional array:",z)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数来创建一个数组。
之后，我们声明了变量‘result’，并存储了 np.in1d() 函数，用于两个数组相交。一旦你将打印‘z’，那么输出将显示来自给定数组的过滤器值。
下面是以下代码的截图
Python NumPy filter two-dimensional array by condition
Python NumPy 过滤器 2d 数组
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中过滤二维 NumPy 数组。
- 通过使用 np.any()函数，我们可以解决这个问题。在 Python 中，np.any()函数用于数组，如果输入值为真，它将检查条件。
语法:
下面是 np.any()方法的语法
numpy.any
(
a,
axis=None,
out=None,
keepdims=<no value>,
*,
where=<no value>
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 Python 中过滤一个二维数组
import numpy as np
new_arr = np.array([[14,'m'],[16,'n'],[17,'o'],[21,'p']])
new_val = np.array(['n','o'])
d= new_arr[(new_arr[:,1,None] == new_val[None,:]).any(axis=1)]
print(d)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy filter 2d array
Python NumPy 过滤器值
- 这里我们可以看到如何使用 Python 过滤 NumPy 数组中的值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将应用数组条件方法，它将帮助用户从给定的数组中获取过滤器值。
- 在这个例子中，我们使用 np.arange()函数创建了一个 NumPy 数组。之后，我们声明了一个变量“result ”,并将数组条件存储到其中。打印“结果”后，输出将显示大于 5 的值。
源代码:
import numpy as np
new_arr= np.arange(12).reshape(3,4)
result = new_arr[new_arr > 5]
print("Filter values from array:",result)
你可以参考下面的截图
Python NumPy filter values
Python NumPy 过滤器列
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 中过滤列。
- 通过使用 slicing()方法，我们可以解决这个问题。在本例中，我们创建了两个数组' new_arr '和 new_val '。在第一个数组中，我们只添加了表示列值的布尔值。
- 它将检查条件，如果为真，则列值将被过滤，否则将从数组中删除。
举例:
让我们举一个例子，了解如何只过滤 NumPy 数组中的列值
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([True, False, False])
new_val = np.array([[ 14, 26, 87 ],
[ 87, 65, 46 ]])
result=new_val[:, new_arr]
print(result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy filter columns
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了更新后的数组
Python NumPy 过滤器 nan
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中过滤 nan 值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用 isnan()函数。在 Python 中，isnan()函数用于移除给定数组中的 nan 值。此方法将检查数组中的条件，无论它是否包含 n an 值。
- 在 Python 中，nan 是一个浮点值，它被定义为非数字(Nan)。该方法将始终返回一个 NumPy 数组，结果只存储布尔值。
让我们来看看的语法并理解 isnan() 函数的工作原理
numpy.isnan
(
x,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
orders='K',
dtype=None,
subok=True
[,
signature,
extobj
]
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([67, 124, np.nan, 654,np.nan,np.nan])
result = new_arr[np.logical_not(np.isnan(new_arr))]
print("Filter nan values:",result)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用包含三个 nan 和三个整数值的 np.array()函数初始化了一个数组。之后，我们声明了一个变量‘result’并赋予了 np.logical_not()函数。
该函数将帮助用户将假值转换为真值。因此，对于 nan 值，该值将为“False”，在此函数中，我们应用了 np.isnan()函数作为参数，它将只返回整数值。
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy filter nan
Python NumPy 中值滤波器
- 在 Python 中，中值滤波器用于图像处理，它将移除中心像素部分的像素强度。
- 在 Python 中，中值滤波器不处理斑点噪声，它只处理图像的指定边缘，它还测量给定图像的像素值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用 scipy.ndimage 的概念，它是一个存储图像处理和函数数量的包。在 Python 中，图像处理就像对特定图像执行某种操作。
- 在这个程序中，我们导入了两个模块‘NumPy’和‘scipy . ndimage’来过滤数组。之后，我们通过使用 np.arange()函数和 shape()来初始化一个数组。现在使用 scipy . n image . median _ filter()函数并传递 size 关键字作为转换到新数组的参数。
语法:
下面是 scipy . n image . median _ filter()方法的语法
scipy.ndimage.median_filter
(
input,
size=None,
footprint=None,
output=None,
mode='reflect',
cval=0.0,
origin=0
)
举例:
import numpy as np
import scipy.ndimage
new_arr= np.ones((7, 7))
new_arr[1:6, 1:6] = np.arange(5*5).reshape((5, 5))
cent_out_val = scipy.ndimage.median_filter(new_arr, size=(5, 5))
right_out_val = scipy.ndimage.median_filter(new_arr, size=(5, 5), origin=(0, 1))
left_out_val = scipy.ndimage.median_filter(new_arr, size=(5, 5), origin=(0, -1))
print("Creation one-dimensional array:",new_arr)
print("Centered output for array:",cent_out_val)
print("Right output for array:",right_out_val)
print("Left output for array:", left_out_val)
下面是以下代码的截图
Python NumPy median filter
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了过滤后的数组
Python NumPy 高斯滤波器
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 中使用高斯滤波器()。
- 为了完成这项任务，我们将使用高斯滤波器()的概念。在 Python 中，gaussian_filter()用于模糊图像区域并去除噪声。
语法:
下面是 scipy.ndimage.gaussian_filter()方法的语法
Scipy.ndimage.gaussian_filter
(
input,
sigma,
order=0,
output=None,
mode='reflect',
cval=0.0,
truncate=4.0
)
- 它由几个参数组成
- input: 该参数表示我们要过滤掉的输入数组。
- sigma: 它指定高斯核的标准偏差，默认情况下，它只取一个整数。
- 顺序:该参数沿各轴对过滤器进行排序。
- 输出:默认情况下，它采用“无”值，并被视为输入。
举例:
from scipy.ndimage import gaussian_filter
import numpy as np
new_arr = np.array([[ 12, 14, 16, 18, 20],
[22, 24, 26, 28, 30],
[32, 34, 36, 38, 40],
[42, 44, 46, 48, 50],
[52, 54, 56, 58, 60]])
print("Creation of array:",new_arr)
z= gaussian_filter(new_arr, sigma=1)
print("Gaussian filter:",z)
在上面的代码中，我们导入了两个模块 gaussian_filter()和 numpy。之后，我们通过使用 np.array()方法初始化一个数组，并分配整数值。现在使用 gaussian_filter()函数并传递“sigma=1”作为参数。
你可以参考下面的截图
Python NumPy gaussian filter
Python NumPy 低通滤波器
- 在 Python 中，要删除数据信号中的频率，我们可以很容易地使用低通滤波器的概念。
- 在这个程序中，我们导入了 matplotlib 库来绘制滤波后的信号。为了完成这项任务，我们首先声明一个表示采样速率频率和滤波器截止频率的多重变量。
- 现在使用 scipy.signal.lfilter()方法，它沿着一个维度过滤数据。
语法:
现在让我们看看语法并理解 scipy.signal.filter()方法的工作原理
scipy.signal.lfilter
(
b,
a,
x,
axis=-1,
zi=None
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 NumPy Python 在数组中设置低通滤波器
import numpy as np
from scipy import signal
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
i = 6
#frequency of sample rate
z = 35
#filter frequency cutoff
u = 2
#filter time second
m = 5
#total number of samples
new_val = z * m
time = np.linspace(0, m, new_val, endpoint=False)
signal = np.sin(2*np.pi*time) + 0.5*np.cos(6*2*np.pi*time) + 1.5*np.sin(9*2*np.pi*time)
p = 2 * u / z
q, r = scipy.signal.butter(i, p)
y_sig = scipy.signal.lfilter(q, r, signal)
plt.plot(time, signal, 'b-', label='signal')
plt.plot(time, y_sig, 'g-', linewidth=2, label='filtered signal')
plt.legend()
plt.show()
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy low as a filter
你可以参考下面的截图
Python NumPy low as a filter graph
Python NumPy 平均过滤器
- 在本次会议中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中过滤平均值。
- 在本例中，我们将定义函数“moving_average ”,然后使用 numpy.convolve()函数计算 numpy 数组的移动平均值，这在信号处理中也很常见。
- 这个方法有三个参数，并且总是返回数组的离散线性卷积。
语法:
下面是 numpy.convolve()方法的语法
numpy.convolve
(
a,
v,
mode='full'
)
举例:
import numpy as np
def moving_average(y, v):
return np.convolve(y, np.ones(v), 'valid') / v
new_val = np.array([14,23,65,25,94,73,8,11,14,17,9,7])
print("Average filter:",moving_average(new_val,4))
下面是以下代码的截图
Python NumPy average filter
Python NumPy butterworth 滤镜
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中获取 Butterworth 滤镜。
- 在 Python 中，butterworth 用于信号处理滤波器，它设计滤波器并观察幅度。
- 在这个例子中，我们将使用 np.linspace()函数的概念，它用于创建数值。之后，我们应用 np.sin()方法来获取频率范围。
源代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
new_arr = np.linspace(0,1,2000)
new_freq = np.sin(3*np.pi*200*new_arr)
plt.plot(new_freq)
new_freq2 = np.sin(4*np.pi*40*new_arr)
plt.plot(new_freq2)
result = new_freq + new_freq2
plt.plot(result)
plt.show()
你可以参考下面的截图
Python NumPy Butterworth filter
这是巴特沃兹图的截图
Python NumPy Butterworth filter
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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
python NumPy genfromtxt()–完整教程
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- Python numpy genfromtxt converters
- Python numpy genfromtxt columns
- Python numpy loadtxt
- Python numpy loadtxt 字符串
- Python numpy loadtxt 跳过首行
- Python numpy loadtxt 示例
- Python numpy loadtxt dtype
- Python numpy loadtxt skip column
- Python numpy loadtxt usecol
- Python numpy loadtxt dtype integer
- Python numpy loadtxt 跳过最后几行
- Python numpy loadtxt skip 头
- Python numpy loadtxt 无法将字符串转换为浮点型
目录
- Python numpy genfromtxt
- Python numpy genfromtxt CSV
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- Python numpy genfromtxt columns
- Python numpy loadtxt
- Python numpy loadtxt 字符串
- Python numpy loadtxt 跳过第一行
- Python numpy loadtxt 示例
- python num py load txt dttype
- Python numpy loadtxt 跳过列
- Python numpy loadtxt usecol
- python num py load txt dttype integer
- Python numpy loadtxt 跳过最后几行
- Python numpy load txt skip header
- Python numpy loadtxt 无法将字符串转换为浮点数
Python numpy genfromtxt
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python
numpy . genfromtxt()函数从文本文件中加载数据。 - 在 Python 中，这个函数用于从一个文本文件中生成一个数组，该文本文件包含缺失值和不同的数据类型，如 float、string object 等。
- 该方法在 NumPy 包模块中可用，它用于将包含数据类型的文件读入数组格式。
语法:
让我们看一下语法并理解 Python numpy genfromtxt() 函数的工作原理
numpy.genfromtxt
(
fname,
dtype=<class 'float'>,
comments='#',
delimiter=None,
skip_header=0,
skip_footer=0,
converters=None,
missing_values=None,
filling_values=None,
usecols=None,
names=None,
excludelist=None,
replace_space='_',
autostrip=False,
case_sensitive=True,
unpack=None,
loose=True,
invalid_raise=True,
max_rows=None,
encoding='bytes',
like=None,
)
- 它由几个参数组成
- fname: 该参数表示文件扩展名为 gz 或 bz2 的文件名，该文件通过
genfromtxt()函数传递。 - dtype: 用于数组的数据类型，如果我们将 dtype 称为‘无’，那么它将根据该列的值自动生成数据类型。
- 注释:这是一个可选参数，表示一个数组中注释的开始。
- 分隔符:默认情况下，它没有值，如果我们想要分割值，那么我们可以很容易地使用这个参数。
- skip_header: 可选参数，表示从文件开始我们要跳过的行数。
- skip_footer: 该参数表示我们必须从文件结尾开始跳过的行数。
- converters: 用于将一列的数据转换为一个值，也为缺失值提供默认值。
- missing_values: 也是可选参数，是缺失数据对应的字符串集合。
- filling_values: 该参数在输入数据缺失时默认使用。
- usecols: 缺省情况下不取值，如果取值为
0，则用于读取列值。
- fname: 该参数表示文件扩展名为 gz 或 bz2 的文件名，该文件通过
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 Pythonnumpy . genfromtxt()函数从文本文件加载数据
源代码:
from io import StringIO
import numpy as np
new_string = StringIO("15.9,20,Japan")
new_result = np.genfromtxt(new_string, dtype= 'S5', encoding = None, delimiter=",")
print("File data:",new_result)
在上面的代码中，我们导入了 StringIO 和 numpy 库，然后使用 stringIO() 方法创建了一个字符串，该方法用于对数据中的字符串进行 Unicode 处理。之后，我们声明了变量‘new _ result’，并分配了一个 numpy.genfromtext() 函数，在这个函数中，我们传递了字符串、数据类型和分隔符作为参数。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy genfromtxt
另外，检查:Python NumPy Normalize+Examples
Python numpy genfromtxt CSV
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用 Python
numpy . genfromtxt()函数读取 CSV 文件。 - 为了完成这项任务，首先我们将创建一个 CSV 文件，我们将在其中插入整数。现在我们想在输出数据中加载这些数字。在这个程序中，我们首先为
numpy.genfromtxt()函数导入了 numpy 库。 - 在这个函数中，我们将把 CSV 文件指定为一个参数。一旦您将打印‘new _ data’，那么输出将显示数据数组。
源代码:
import numpy as np
new_data = np.genfromtxt('final.csv', delimiter = ',',dtype='int64')
print(new_data)
下面是以下代码的截图
Python numpy genfromtext CSV
同样，read: Python NumPy read CSV
Python numpy genfromtxt converters
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python
numpy genfromtx()函数中转换字符串序列。 - 为了执行这个特定的任务，我们将使用 converter 概念，它用于将列的数据转换为值。
- 默认情况下，它的语法是converters = { 3:lambda s:float(s 或 0)) 。在这个例子中，我们必须将输入字符串转换成数组值。在这种情况下，我们应该声明转换方法和 strip 参数。
语法:
下面是 Pythonnumpy . genfromtxt()函数的语法
numpy.genfromtxt
(
fname,
dtype=<class 'float'>,
comments='#',
delimiter=None,
skip_header=0,
skip_footer=0,
converters=None,
missing_values=None,
filling_values=None,
usecols=None,
names=None,
excludelist=None,
replace_space='_',
autostrip=False,
case_sensitive=True,
unpack=None,
loose=True,
invalid_raise=True,
max_rows=None,
encoding='bytes',
like=None,
)
源代码:
import numpy as np
from io import StringIO
new_info = "15,5.6,0, 18, 23.4, 9"
new_conv = lambda y: int(y.strip() or 0)
new_result=np.genfromtxt(StringIO(new_info), delimiter=",")
print("Conversion orf string to array:",new_result)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy genfromtext converters
Python numpy genfromtxt columns
- 在这里我们可以看到如何在 Python
numpy . genfromtext()函数中设置列。 - 为了完成这项任务，我们将使用
usecols()参数，该参数将一系列整数值作为列的索引。在本例中，第一列的索引为0，表示我们只想显示第一列的元素。 - 在这个参数中，我们使用负整数作为常规索引，表示我们只想显示最后一列元素。
举例:
import numpy as np
from io import StringIO
new_data = u"29,5,18, 56, 98, 23"
result=np.genfromtxt(StringIO(new_data), usecols=(0, -1))
print(result)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy genfromtext columns
Python numpy loadtxt
- 在本节中，我们将学习如何使用 numpy.loadtxt()函数在 Python numpy 数组中加载文本文件。
- 在 Python 中，
numpy.loadtxt()函数用于从文本文件中加载数据，该方法在 numpy 包模块中可用。 - 在这个方法中，文本文件中的每一行都必须有相同数量的值。
语法:
让我们看一下语法并理解 Python numpy.loadtxt() 函数的工作原理
numpy.loadtxt
(
fname,
dtype=<class 'float'>,
comments='#',
delimiter=None,
converters=None,
skiprows=0,
usecols=None,
unpack=False,
ndim=0,
encoding='bytes',
max_rows=None,
like=None
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 Python numpy 数组中加载文本文件
源代码:
import numpy as np
new_result=np.loadtxt('test9.txt',dtype='float')
print(new_result)
在下面的代码中，我们使用数据类型(dtype)参数将文本文件加载到 NumPy 数组中。在这个例子中，我们在参数中提到了 float 数据类型。一旦您将打印' new _ re suit '，那么输出将在一个数组中显示浮点值。
你可以参考下面的截图
Python numpy loadtxt
Python numpy loadtxt 字符串
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用 string 参数将文本文件加载到 numpy 数组中。
- 在本例中，我们必须对
NumPy.loadtxt()函数使用 dtype 参数，该参数定义了结果数组的数据类型，即字符串。 - 为了执行这个任务，我们将首先导入 numpy 库，然后声明一个变量‘new-output’。现在通过使用
numpy.loadtxt()函数，我们将传递文本文件和 dtype='str' 作为参数。
源代码:
import numpy as np
new_output=np.loadtxt('test9.txt',dtype='str')
print(new_output)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy loadtxt string
正如您在屏幕截图中看到的，输出在一个数组中显示字符串值。
Python numpy loadtxt 跳过第一行
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python
numpy.loadtxt()函数中使用 skip rows 参数。 - 在此函数中，skiprows 参数值为
0，用于跳过第一行。 - 在这个例子中，我们使用了
numpy.loadtxt()函数，在这个函数中，我们应用了 CSV 文件和 skiprows 作为参数。 - 打印“new_data”后，输出将显示数组，但第一个元素已从输入数组中删除。
举例:
import numpy as np
new_data = np.loadtxt('final.csv',delimiter=',',skiprows=1,dtype='int64')
print("Skipped rows from array:",new_data)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy loadtxt skip first row
Python numpy loadtxt 示例
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用
numpy.loadtxt()函数。 - 在本例中，我们将在 Python numpy.loadtxt()函数中应用特定的参数。为了完成这项任务，我们将首先导入 numpy，然后使用
StringIO函数创建一个字符串。 - 现在创建一个变量‘new _ result’，并分配
numpy.loadtxt()函数。在函数中，我们使用了字符串、分隔符、usecols、dtype 和unpack=True作为参数。
举例:
让我们举一个例子，检查如何在 NumPy.loadtxt() 函数中使用这些参数
源代码:
from io import StringIO
import numpy as np
new_string = StringIO("16, 8, 97, \n14, 17")
new_result =np.loadtxt(new_string, delimiter =', ', usecols =(0, 1),unpack = True,dtype='int64')
print(new_result)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy loadtxt example
python num py load txt dttype
- 这里我们可以看到如何在 Python
numpy.loadtxt()函数中使用 datatype 参数。 - 该参数定义 numpy 数组的数据类型，默认情况下，它采用 float 数据类型。根据条件，如果我们在字符串中取浮点值，那么默认情况下，结果将显示为十进制值。
- 每一行都被解释为 NumPy 数组的一个值，并且许多字段必须与 dtype 参数中的列数相匹配。
语法:
下面是 Python numpy.loadtxt() 函数的语法
numpy.loadtxt
(
fname,
dtype=<class 'float'>,
comments='#',
delimiter=None,
converters=None,
skiprows=0,
usecols=None,
unpack=False,
ndim=0,
encoding='bytes',
max_rows=None,
like=None
)
举例:
让我们举个例子，看看如何在 Python numpy.loadtxt() 函数中使用 type 参数
源代码:
from io import StringIO
import numpy as np
new_str = StringIO("F 32 86 Oliva\nM 45 32 John")
result=np.loadtxt(new_str, dtype={'names': ('stu_gender', 'student_age', 'student_id','student_name'),
'formats': ('S1', 'i4', 'f4','S5')})
print(result)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy loadtxt dtype
Python numpy loadtxt 跳过列
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中从没有第一列的文本文件中加载数据。
- 这里我们可以使用 Python
numpy.loadtxt()函数的概念，在这个函数中，我们使用了 usecols 参数来跳过第一列元素。 - 该参数定义了要读取的列，默认情况下，它对所有要读取的列都取 none 值，如果您想要提取特定的列，那么我们必须在函数中提到 usecols 参数。
import numpy as np
new_values = np.loadtxt('test9.txt', usecols=(1, 2), unpack=True)
print("Skipped columns from array:",new_values)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 numpy.loadtxt()函数，在该函数中，我们将文本文件和 usecols() 指定为参数。一旦你打印了‘new _ values’，结果就会显示第一列已经被删除的数组。
下面是以下代码的截图
Python numpy loadtxt skip column
input array text file for Python loadtxt skipcol
阅读: Python NumPy 替换
Python numpy loadtxt usecol
- 在本期节目中，我们将讨论如何在
NumPy.loadtxt()函数中应用 usecol 参数。 - 我们已经在 Python numpy loadtxt 跳过列主题中讨论了这个参数。
python num py load txt dttype integer
- 这里我们可以使用 type 参数，并在 Python numpy.loadtxt()函数中分配 integer 数据类型。
- 这个参数定义了产生的数组数据类型，默认情况下它被设置为 float，但是在这个例子中，我们将设置 dtype='integer' 。
- 在这个程序中，我们必须使用
numpy.loadtxt()函数中的 dtype 参数来加载文本文件。
举例:
让我们举一个例子，检查如何使用 Numpy.loadtxt() 函数中的类型参数
源代码:
import numpy as np
result=np.loadtxt('test9.txt',dtype='int')
print(result)
你可以参考下面的截图
Python numpy loadtxt dtype integer
Python numpy loadtxt 跳过最后几行
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python
numpy.loadtxt()函数中跳过最后一行。 - 这里我们将排除文本文件的最后一行。为了完成这个任务，我们将使用
numpy.loadtxt()函数，在这个函数中，我们必须使用 open()函数以阅读模式打开文本文件。 - 我们必须使用切片方法 [:-1] 来跳过给定数组中的最后一行。一旦你将打印‘新数据’，那么输出显示更新后的数组。
举例:
import numpy as np
new_data = np.loadtxt(open('test9.txt','rt').readlines()[:-1],dtype='int64')
print("Skipped last row from array:",new_data)
输入数组
input array text file for Python loadtxt skip last row
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy loadtxt skip last rows
正如您在截图中看到的，最后一行已经从数组中删除。
阅读: Python 数字差异示例
Python numpy load txt skip header
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python
numpy.loadtxt()函数跳过数组中的 header 部分。 - 通过使用
numpy.loadtxt()函数我们可以很容易地解决这个问题。在这个例子中，我们必须考虑文本文件的第一行将是标题，然后，我们将使用 skiprows 参数并赋值1。一旦您将打印‘ski _ head’，那么输出将显示更新后的数组，数组的第一行已被删除。
语法:
下面是 Python numpy.loadtxt() 函数的语法
numpy.loadtxt
(
fname,
dtype=<class 'float'>,
comments='#',
delimiter=None,
converters=None,
skiprows=0,
usecols=None,
unpack=False,
ndim=0,
encoding='bytes',
max_rows=None,
like=None
)
举例:
import numpy as np
ski_head = np.loadtxt('test9.txt',dtype='int64',skiprows=1)
print("Skipped header from array:",ski_head)
你可以参考下面的截图
Python numpy loadtxt skip header
阅读: Python NumPy 索引
Python numpy loadtxt 无法将字符串转换为浮点数
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python
numpy.loadtxt()函数解决值错误“无法将 string 转换为 float”。 - 为了完成这个任务，我们将导入 numpy 库，然后使用
numpy.loadtxt()函数，在这个函数中，我们将应用 delimiter 参数，它用于分隔值。 - 在本例中，我们刚刚创建了一个文本文件并插入了值。现在我们必须从文本文件中加载数据。
源代码:
import numpy as np
new_values = np.loadtxt('test9.txt',delimiter=';')
print(new_values)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy loadtxt could not convert string to float
正如你在截图中看到的，错误发生在无法将字符串转换为浮点型:“数组值”
解决方案:Python numpy loadtxt 无法将字符串转换为浮点数
以下是无法将字符串转换为浮点数的解决方案
在本例中，我们刚刚用一个 CSV 文件更新了文本文件
源代码:
import numpy as np
new_result =np.loadtxt('final.csv', delimiter=';')
print(new_result)
下面是以下代码的截图
Solution of Python could not convert string to float
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了数组值。
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- Python 复制 NumPy 数组
因此，在本教程中，我们已经学习了如何在 NumPy array Python 中使用 numpy genfromtext()函数。此外，使用 Python NumPy genfromtext 函数，我们已经涵盖了这些例子。
- Python numpy genfromtxt CSV
- Python numpy genfromtxt converters
- Python numpy genfromtxt columns
- Python numpy loadtxt
- Python numpy loadtxt 字符串
- Python numpy loadtxt 跳过首行
- Python numpy loadtxt 示例
- Python numpy loadtxt dtype
- Python numpy loadtxt skip column
- Python numpy loadtxt usecol
- Python numpy loadtxt dtype integer
- Python numpy loadtxt 跳过最后几行
- Python numpy loadtxt skip 头
- Python numpy loadtxt 无法将字符串转换为浮点型
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 索引–详细指南
在本 Python 教程中，我们将学习如何获取 NumPy 数组 Python 中的索引号。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python NumPy 索引数组
- Python numpy 值索引
- 最大值的 Python NumPy 索引
- 元素的 Python NumPy 索引
- Python NumPy 最小索引
- Python NumPy 索引条件
- Python NumPy 索引函数
- Python NumPy 索引列表
- Python NumPy 索引搜索
- Python NumPy 索引，其中
- Python NumPy 获取值为真的索引
- Python NumPy 索引排序
- Python NumPy 排除索引
- Python NumPy 返回最大值的索引
- Python NumPy 移除索引
- Python NumPy 随机索引
- Python NumPy 重置索引
- Python NumPy 唯一索引
- Python NumPy 获取最小值的索引
- Python NumPy 逻辑索引
- Python NumPy 布尔索引
- Python np.ravel_multi_index
目录
- Python NumPy 索引
- Python NumPy 索引数组
- Python numpy 值的索引
- Python NumPy 索引的最大值
- 元素的 Python NumPy 索引
- Python NumPy 索引的最小值
- Python NumPy 索引条件
- Python NumPy 索引函数
- Python NumPy 索引列表
- Python NumPy 索引其中
- 带索引的 Python NumPy 排序
- Python NumPy 排除索引
- Python NumPy 返回索引的最大值
- Python NumPy 移除索引
- Python NumPy 随机索引
- Python NumPy 重置索引
- Python NumPy 唯一索引
- Python NumPy 获取索引的最小值
- Python NumPy 逻辑索引
- Python NumPy 布尔索引
- Python NP . ravel _ multi _ index
Python NumPy 索引
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中找到 NumPy 数组中某个值的索引。
- 为了执行这个特殊的任务，我们将使用
slicing()方法。在 Python 中，切片方法用于表示如何对数组中的序列进行切片。例如，我们有一个由1000个元素组成的数组，现在我们只想从数组中选择特定的值，那么我们可以很容易地使用切片方法，从数组中获得选定的值。 - 这个方法有三个参数，在这个函数中，我们必须将停止、步进和开始参数传递给内置的切片函数。
让我们看看语法并理解切片的工作原理
slice
(
start,
stop,
step
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.arange(16)
result = slice(2)
print("Slicing elements:",new_arr[result])
在上面的代码中，我们创建了一个 arrange 函数，然后用值‘2’定义了一个 slice 对象。之后，切片对象被设置在一个数组中。一旦您将打印' new_arr'[result]，那么输出将显示 [0，1] 切片元素。
下面是以下代码的截图
Python NumPy indexing
另外，检查: Python NumPy 2d 数组
Python NumPy 索引数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中获取 NumPy 数组的索引。
- 为了完成这项任务，我们将使用数组条件 [] ，在其中我们将指定索引号并获取输出中的元素。
- 在这个例子中，我们将使用函数 np.array()创建一个 NumPy 数组。之后，我们将使用 print 语句，并将 new _ array【1，3】设置为参数。
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([[12,23,65,16,82], [54,16,17,23,98]])
print("Indexing element:", new_array[1, 3])
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy indexing array
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了第 2 行的第 4 个元素。
Python numpy 值的索引
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中获得 Numpy 数组元素的索引号。
- 通过使用
np.where()函数，我们可以很容易地找到数组中给定值的索引号。在 Python 中，np.where()函数用于从给定数组中选择元素，它总是返回元素的索引。 - 例如，我们有一个有多个值的数组，我们的条件可能是
x和y参数没有被传递，只有条件参数被传递，它将在根据条件过滤后返回一个新的数组。
让我们看看如何在我们的程序中应用这个函数
语法:
numpy.where
(
condition
[,
x,
y
]
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何获得 NumPy 数组中的索引值
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([23, 27,31, 47, 36, 78, 85, 18, 34, 39])
new_output = np.where(new_array > 36)
print("Index value:",new_output)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy index of a value
阅读: Python NumPy Normalize +示例
Python NumPy 索引的最大值
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中获取 NumPy 数组中最大值的索引。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.argmax()函数。在 Python 中，该函数用于获取最大数目的索引，并检索与最大值相关联的索引。 - 这个方法将一个数组和一个轴作为参数，这个函数在 NumPy 包模块中可用。
让我们看一下语法，了解一下 np.argmax() 函数
numpy.argmax
(
a,
axis=None,
out=None
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数表示输入数组
- 轴:这是一个可选参数，默认情况下，它没有值。
举例:
import numpy as np
new_array = np.array([23,45,3,6,12,34,56,78,97,34,2,5,])
print("Creation of array:",new_array)
result= new_array.argmax(axis=0)
print("index no of max value:",result)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数初始化了一个数组。之后，我们声明了一个变量‘结果’，并为轴=0 指定了 np.argmax() 函数。一旦您将打印‘结果’，那么输出将显示最大值的索引号
你可以参考下面的截图
Python NumPy index of max value
阅读: Python NumPy Split + 11 示例
元素的 Python NumPy 索引
- 让我们看看如何在 NumPy 数组 Python 中找到元素的索引。
- 在这个程序中，我们将使用
index()方法的概念，它将返回所选元素的位置。 - 我们也使用了它们
to.list()的方法将数组转换成列表。一旦你打印“结果”，输出将显示“89”的索引号。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([14,21,36,89,167,234,987,345,189])
result= new_arr.tolist().index(89)
print("Index number of selected element:",result)
你可以参考下面的截图
Python NumPy index of an element
Python NumPy 索引的最小值
- 在本节中，我们将讨论如何获取 NumPy 数组 Python 中最小值的索引号。
- 为了完成这个任务，我们将使用
np.argmin()函数，它将返回最小值的索引号。在 Python 中，np.argmin()函数在 NumPy 包中可用，该方法与numpy.minimum()函数非常相似，但不是返回最小值。它将总是返回最小值的索引号。
语法:
下面是 numpy.argmin()函数的语法
numpy.argmin
(
a,
axis=None,
out=None
)
源代码:
import numpy as np
new_values = np.array([17,56,14,19,23,78,34,15,8,7,14,19])
print("Creation of array:",new_values)
new_output= new_values.argmin(axis=0)
print("index number of minimum value:",new_output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数初始化了一个数组。现在声明一个变量‘new _ output’，并给 np.argmin() 函数赋值，同时 axis=0 。
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy index of minimum
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了索引号“9”
Python NumPy 索引条件
- 在本期节目中，我们将讨论如何利用 numpy 数组 Python 中的条件来获取元素的索引号。
- 为了完成这个任务，我们将使用
np.where()函数。在 Python 中，np.where()函数用于从给定数组中选择元素，它总是返回元素的索引。
语法:
下面是 numpy.where()函数的语法
numpy.where
(
condition
[,
x,
y
]
)
举例:
import numpy as np
new_values = np.array([78, 13, 34, 28, 86, 58, 64, 18])
final_result = np.where(new_values < 58)
print("Index value based on condition:",final_result)
在上面的程序中，我们使用了 numpy.where() 函数，它将检查条件，如果数组元素小于‘58’，那么它将显示该元素的索引号。
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy index condition
Python NumPy 索引函数
- 让我们看看如何在 NumPy 数组 Python 中使用
index()函数。 - 在这个例子中，我们将使用 index 函数来获取特定元素的索引值。我们也使用了它们
to.list()的方法将数组转换成列表。
举例:
import numpy as np
values = np.array([22,14,17,18,8,17,74,28,109])
new_output= values.tolist().index(17)
print("Index number:",new_output)
你可以参考下面的截图
Python NumPy index function
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了索引号“2”。
Python NumPy 索引列表
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 来获取索引列表。
- 为了完成这项任务，我们将使用数组条件并向其传递一个整数值。一旦您将打印‘结果’，那么输出将显示索引列表编号。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.arange(12)
result= new_arr[4]
print("Index list number:",result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy index list
Python NumPy 索引其中
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用 numpy.where()函数来获取索引值。
- 首先在这个例子中，我们将使用
np.array()函数创建一个数组。之后，我们将使用np.where()函数，并设置数组值小于32的条件，这些数据值将被替换为 true。否则，它将返回 false。
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([[55,65,85], [23,32,37]])
result=np.where(new_array<32,True,False)
print(result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy index where
阅读: Python NumPy nan
带索引的 Python NumPy 排序
- 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中使用 index 对 numpy 数组进行排序。
- 为了完成这个任务，我们将使用
np.lexsort()函数。在 Python 中，这个函数用于返回一个 numpy 数组，该数组带有按照给定轴对键进行排序的索引。 - 在这个方法中，keys 参数必须是一个可迭代的对象序列，可以转换为相同形状的 NumPy 数组。
- 让我们举个例子，了解一下
np.lexsort()函数的工作原理
import numpy as np
new_array = np.array([16, 75, 8,18,3,1,45])
new_val = np.array([3,4,5,0,1,2,7])
final_output = np.lexsort((new_array, new_val))
print(final_output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数初始化了一个数组。之后，我们使用 np.lexsort() 函数并在其中分配数组。
你可以参考下面的截图
Python NumPy sort with index
Python NumPy 排除索引
- 在本期节目中，我们将讨论在 NumPy 数组 Python 中排除索引。
- 通过使用
np.delete()函数，我们可以轻松地解决这个任务，并返回只包含特定值的 numpy 数组。在 Python 中，np.delete()函数用于删除给定数组中的元素。 - 在这个程序中，我们使用了列表中的索引号来表示要从数组中排除的元素。
语法:
下面是 numpy.delete()函数的语法
numpy.delete
(
arr,
obj,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([15, 16, 23, 98, 156, 17, 19, 45, 90])
print("Creation of array:",new_arr)
exc_ind = [4, 0, 3]
result = np.delete(new_arr, exc_ind)
print("After excluding specific index:",result)
在上面的代码中，我们使用了 np 。delete() 函数，在这个方法中，我们分配了数组和索引列表 'exc_ind' 。一旦你将打印‘结果’，那么输出将显示更新后的数组。
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy exclude index
Python NumPy 返回索引的最大值
- 让我们看看如何返回 NumPy 数组 Python 中最大值的索引。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.max()函数。在 Python 中，numpy.max()用于从 numpy 数组和指定的轴中获取最大值，该函数在 numpy 模块包中可用。 - 在这个程序中，我们必须找到最大值的索引号。为了完成这项任务，我们首先声明一个数组，并使用存储数组‘新值’的
max()函数。之后声明一个变量‘结果’并使用列表理解方法。
语法:
下面是 numpy.argmax()函数的语法
numpy.max
(
axis=None,
out=None,
keepdims=False,
initial=<no value>,
where=True
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 Python 中返回最大值的索引
源代码:
import numpy as np
new_values= ([15,67,28,55,3,2,65,43,23,9,76,2])
print("maximum value in array:",(np.max(new_values)))
ret_ind = max(new_values)
result = [i for i in range(0,len(new_values)) if new_values[i] == ret_ind]
print("Index number of maximum value:",result)
下面是以下给定代码的输出
Python NumPy return an index of max value
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了索引号“10”。
阅读: Python NumPy 删除
Python NumPy 移除索引
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy 数组 Python 中移除索引。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.delete()函数从具有指定索引的数组中删除特定的元素。在 Python 中，np.delete()函数用于从给定数组中移除元素。
语法:
下面是 numpy.delete()函数的语法
numpy.delete
(
arr,
obj,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
new_values = np.array([56, 89, 167, 345, 987, 156, 345, 178, 256, 706])
new_ind = [4, 2, 1]
new_output = np.delete(new_values, new_ind)
print(new_output)
在上面的代码中，我们首先导入 numpy 库，然后使用 np.array() 函数初始化一个数组。之后，我们声明了一个变量‘new _ ind’，并指定了一个数字列表，该列表指定了我们想要从数组中移除的元素。一旦你将打印‘new _ output’，那么结果将显示更新后的新数组。
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy remove index
阅读: Python NumPy 栈示例
Python NumPy 随机索引
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中获取 random 的索引。
- 通过使用
random.choice()函数，我们可以执行这个特定的任务。在 Python 中，random()选项总是从指定的序列中返回一个随机值，该序列可以是数组、列表或元组。 - 该方法只接受一个参数，即您要从中选择元素的列表。
- 让我们看一下例子，了解一下
random.choice()函数的工作原理。
import numpy as np
import random
new_arr = [16,12,76,14,15,11,25,34]
b=random.choice(list(enumerate(new_arr)))[0]
print("index number:",b)
下面是以下代码的截图
Python NumPy random index
Python NumPy 重置索引
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 numpy 数组 Python 中重置索引。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.broadcast()方法。在 Python 中，np.broadcast() 用于相互广播输入参数。
语法:
下面是 numpy.broadcast() 方法的语法
class numpy.broadcast()
源代码:
import numpy as np
new_arr1 = np.array([12, 25, 78])
new_arr2 = np.array([[89], [45], [17]])
result = np.broadcast(new_arr1, new_arr2)
print(result.index)
你可以参考下面的截图
Python NumPy reset an index
Python NumPy 唯一索引
- 在这里，我们可以看到如何从 numpy 数组 Python 中获取唯一的索引号。
- 通过使用
np.delete()函数，我们可以轻松地解决这个任务，并返回只包含特定值的 numpy 数组。 - 在这个例子中，我们将使用
numpy.delete()的概念，这将帮助用户从数组中获取唯一的元素。
语法:
以下是 numpy.delete()方法的语法
numpy.delete
(
arr,
obj,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
values = np.array([15, 16, 16, 98, 156, 17, 156, 45, 90])
print("Initialize array:",values)
uni_ind = [1, 4]
result = np.delete(values, uni_ind)
print("After getting unique index:",result)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy unique index
阅读: Python NumPy 重复
Python NumPy 获取索引的最小值
- 在本节中，我们将讨论如何返回 NumPy 数组 Python 中最小值的索引。
- 为了完成这个任务，我们将使用
np.min()函数。在 Python 中，numpy.min()用于从 numpy 数组和指定的轴中获取最小值，该函数在 numpy 模块包中可用。 - 在这个程序中，我们必须找到索引号的最小值。为了完成这项任务，我们首先声明一个数组，并使用存储数组‘新值’的
min()函数。之后声明一个变量‘结果’并使用列表理解方法。
源代码:
import numpy as np
array_elements= ([6,14,76,189,145,876,198,923,2,3,76,1])
print("minimum value in array:",(np.min(array_elements)))
ret_ind = min(array_elements)
result = [i for i in range(0,len(array_elements)) if array_elements[i] == ret_ind]
print("Index number of minimum value:",result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy get an index of min value
Python NumPy 逻辑索引
- 在本节中，我们将讨论如何在 numpy 数组 Python 中使用
np.logical()函数。 - 在 Python 中，
np.logical_or()函数用于生成 arr1 或 arr2 的真值。
语法:
下面是 numpy.logical_or()方法的语法
numpy.logical_or
(
arr1,
arr2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=true,
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([22,34,78,82,94])
result = np.logical_or(new_arr < 22, new_arr > 78)
print(result)
下面是以下代码的截图
Python NumPy logical indexing
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了布尔值索引。
Python NumPy 布尔索引
- 在这一节中，我们将讨论如何从布尔值中获取索引号。
- 通过使用数组条件，我们可以执行这个特定的任务并获得索引号。为了完成这项任务，我们将首先使用
np.array()函数创建一个数组，并为其分配整数值。
举例:
import numpy as np
new_arr1 = np.array([15, 78, 91])
new_arr2 = np.array([True, False, True])
print("Boolean value index:",new_arr1[new_arr2])
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy boolean indexing
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了这些值。
Python NP . ravel _ multi _ index
- 在本节中，我们将讨论如何在 numpy 数组 Python 中使用 np.ravel_multi_index()函数。
- 在 Python 中，此函数用于转换平面索引数组中的索引数组元组。
让我们来看看 np.ravel_multi_index() 方法的语法
numpy.ravel_multi_index
(
multi_index,
dims,
mode='raise',
order='C'
)
源代码:
import numpy as np
arr = np.array([[3,6,6],[4,5,1]])
d=np.ravel_multi_index(arr, (7,6))
print(d)
下面是以下代码的截图
Python np ravel multi-index
在这个 Python 教程中，我们已经学习了如何获取 NumPy 数组中的索引号。此外，我们已经讨论了这些主题。
- Python NumPy 索引数组
- Python numpy 值索引
- 最大值的 Python NumPy 索引
- 元素的 Python NumPy 索引
- Python NumPy 最小索引
- Python NumPy 索引条件
- Python NumPy 索引函数
- Python NumPy 索引列表
- Python NumPy 索引搜索
- Python NumPy 索引，其中
- Python NumPy 获取值为真的索引
- Python NumPy 索引排序
- Python NumPy 排除索引
- Python NumPy 返回最大值的索引
- Python NumPy 移除索引
- Python NumPy 随机索引
- Python NumPy 重置索引
- Python NumPy 唯一索引
- Python NumPy 获取最小值的索引
- Python NumPy 逻辑索引
- Python NumPy 布尔索引
- Python np.ravel_multi_index
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy linspace +示例
在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 Python NumPy linspace 并涵盖以下示例:
- Python NumPy linspace
- Python NumPy linspace integer
- Python NumPy linspace 2d
- Python NumPy linspace 示例
- Python NumPy linspace 对数
- Python NumPy linspace datetime
- Python NumPy linspace int
- Python NumPy linspace 向量
- python numpy a range vs linspace
- Python NumPy linspace float
目录
- Python NumPy linspace
- Python NumPy linspace 整数
- Python NumPy linspace 2d
- Python NumPy linspace 示例
- Python NumPy linspace 对数
- Python NumPy linspace datetime
- Python NumPy linspace int
- Python NumPy linspace 矢量
- Python NumPy arange vs linspace
- Python NumPy linspace float
Python NumPy linspace
Python NumPy linspace 函数总是根据给定的间隔返回均匀分布的数字。默认情况下，间隔包括第一个值和最后一个值，但是可以选择从结果中排除结束值。
- 为了使用 linspace 方法，我们将使用 NumPy 库声明一个新脚本。
- 接下来，我们将通过使用
numpy.linspace()来使用 linspace 函数。 - 在函数中，我们将添加两个参数。
- 第一个参数是序列的起始值，第二个参数是序列的结束值。
语法:
下面是 numpy linspace 的语法
np.linspace(
start,
stop,
endpoint=True,
dtype=None,
axis=0
)
- 开始:默认开始值为 0。所以这是可选值，如果你没有提到起始值，它将取默认值 0。
Stop:它也是一个不包含该值的区间结束数，与内置的 range 函数非常相似，不包含 Stop，它是唯一的，但在某些情况下，如这种特殊情况，它将包含当步长不是整数和浮点轮次时的输出长度。- Dtype: 代表数据类型，如果没有从其他输入参数中给定数据类型的 d-type，则输出数组的类型
- 返回:返回 ndarray。
举例:
import numpy as np
a = (np.linspace(1,5))
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy linspace
Python NumPy linspace 整数
- 让我们看看更多关于，
Python NumPy linspace integer。 - 在 Python NumPy linspace 中，函数头中 dtype 参数的默认值是 None。
- 如果要手动指定数据类型，可以使用 dtype 参数。
- 在这种情况下，当我们设置
datatype = integer时，linspace 函数产生一个 numpy 维的对象数组。
语法:
下面是 NumPy linspace integer 的语法。
np.linspace(
start,
stop,
dtype=int,
axis=0
)
举例:
import numpy as np
a = (np.linspace(1,10,num=5,dtype="int"))
print(a)
以下是给定代码的屏幕截图:
Python numpy linspace integer
Python NumPy linspace 2d
- 在这一节中，我们将了解到
Python NumPy linspace 2d。 - 二维数字意味着在一个列表的列表中同质数据的集合。它也被称为矩阵。在 2D 数组中，你必须使用两个方括号，这就是为什么它表示列表的列表。
- 为了创建一个二维数组，关键的变化是提供多个起点和终点。每个首尾配对在数组中声明一个新的维度。
语法:
np.linspace(
start,
stop,
dtype=None,
axis=0
)
举例:
以下代码为每个 starts 和 stops 参数分配一个数字列表。因为 start 和 stop 是由两个元素组成的列表，所以会创建一个 2d 数组。
import numpy as np
a = (np.linspace([2,3],[4,6],num=3))
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy linspace 2d
Python NumPy linspace 示例
- 在这一节中，我们将了解到 Python NumPy linspace 示例。
- 这个 linspace 函数还在定义的区间内创建一个等间距值序列。
- 它还给出指定范围内的值，这些值像一个函数一样均匀分布。
- numpy.linspace 函数将返回一个在该区间内等间距元素的可迭代序列。
- 在这个例子中，首先，我们创建一个函数并传递参数，其中我们指定了数据类型、开始和停止参数。
- 它将接受一个参数，即要生成的样本数，默认值是 50
语法:
np.linspace(
start,
stop,
dtype,
axis=0
)
举例:
import numpy as np
a = (np.linspace(4,8,num=3)) #start and stop
print(a)
b = (np.linspace(1,5,num=3,dtype="int")) #data type
print(b)
c = (np.linspace(3,9,num=4,endpoint=False))
print(c)
d = (np.linspace(4,8,num=3,retstep=True))
print(d)
以下是给定代码的截图
Python numpy linspace examples
阅读: Python NumPy 追加
Python NumPy linspace 对数
- 在本节中，我们将了解 Python NumPy linspace 对数。
- 对数函数 np.log()用于计算用户求 x 的自然对数，其中 x 属于所有输入数组元素。
- 它是指数方法的逆方法，也是元素式实对数。
- 在 linspace 对数中，我们可以很容易地使用函数 np.logspace()。
- Logspace 返回对数刻度值上的偶数。Logspace 与 numpy.linspace 具有相同的参数。
- 在 logspace 中，可迭代序列从基数的 start 次方开始，以基数 stop 结束。
语法:
下面是 logspace()的语法
np.logspace(
start,
stop,
dtype,
axis=0,
base
)
举例:
import numpy as np
a = (np.logspace(4,8,num=3,base=2)) #start and stop
print(a)
以下是给定代码的截图
Python numpy linspace logarithmic
Python NumPy linspace datetime
- 在本节中，我们将了解
Python NumPy linspace datetime。 - Python Numpy 的核心数组数据类型本身支持 datetime 功能。dtype 称为“timestamp ”,这样命名是因为“datetime”在 Python 的 datetime 库中已经可用。
举例:
import pandas as pd
import numpy as np
start = pd.Timestamp('2012-02-02')
end = pd.Timestamp('2012-04-04')
new_t = np.linspace(start.value, end.value, 10)
new_t = pd.to_datetime(new_t)
print(new_t)
以下是给定代码的截图
Python numpy linspace datetime
阅读: Python NumPy arange +示例
Python NumPy linspace int
- 在本节中，我们将了解
Python NumPy linspace int。 - 在 linspace integer 中，我们可以很容易地使用函数 np.linspace。
- 我们必须在参数中指定数据类型。
语法:
下面是 numpy linspace integer 的语法
np.linspace(
start,
stop,
dtype=int,
axis=0
)
举例:
import numpy as np
a = (np.linspace(1,6,num=3,dtype="int"))
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy linspace int
Python NumPy linspace 矢量
- 在本节中，我们将了解到
Python NumPy linspace vector。 - 向量是指整个数组中的操作过程，简洁而高效。
- Numpy 也更喜欢向量化操作为“numpy 数组”。
- 在区间中创建一个等距点向量。
语法:
下面是 NumPy linspace integer 的语法。
np.linspace(
start,
stop,
dtype,
axis=0
)
举例:
import numpy as np
y = (np.linspace(-5,5,7))
print(y)
以下是给定代码的截图
Python numpy linspace vector
阅读: Python NumPy Sum +示例
Python NumPy arange vs linspace
- 在本节中，我们将了解
Python NumPy arange vs linspace。 - Numpy arange 函数基于声明时指定的开始和停止间隔生成一个具有均匀间隔值的 Numpy 数组。
- numpy.linspace()和 numpy.arange()函数是相同的，因为 linspace 函数也创建一个在定义的间隔内等间距值的可迭代序列。
- 它还给出给定范围内的值，这些值像平均法一样均匀分布。
- 国民党。linspace()函数将返回一个在该区间上等距值的可迭代序列。
- 可以排除给定区间的最后一点。
语法:
np.linspace(
start,
stop,
endpoint=True,
dtype=None,
axis=0
)
举例:
import numpy as np
a = np.arange(2,10,2)
b = np.linspace(0,10,5)
print(a)
print(b)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy arrange vs linspace
Python NumPy linspace float
- 在这一节中，我们将学习关于 Python NumPy linspace float 的知识。
- 在 linspace 中，dtype 参数的默认值是 None。
- 在这种情况下，当我们设置 dtype = float 时，linspace 函数产生一个 nd。数组对象。
语法:
下面是 numpy linspace integer 的语法
np.linspace(
start,
stop,
dtype=float,
axis=0
)
举例:
import numpy as np
b = (np.linspace(1,5,num=5,dtype="float"))
print(b)
以下是给定代码的截图
Python numpy linspace float
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在本 Python 教程中，我们将讨论 Python NumPy linspace 并涵盖以下示例:
- Python numpy linspace
- Python numpy linspace integer
- Python numpy linspace 2d
- Python numpy linspace 示例
- Python numpy linspace 对数
- Python numpy linspace datetime
- Python numpy linspace int
- Python numpy linspace 向量
- python numpy a range vs linspace
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 日志+示例
在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 Python NumPy 日志并涵盖以下示例:
- Python NumPy log10
- Python NumPy 日志空间
- Python NumPy 逻辑与
- Python NumPy log base 2
- Python NumPy 逻辑运算符
- Python NumPy 逻辑或
- Python NumPy 逻辑非
- Python NumPy 日志库
- Python NumPy 日志 1p
目录
- Python NumPy 日志
- Python NumPy log10
- Python NumPy 日志空间
- Python NumPy 逻辑与
- Python NumPy log base 2
- Python NumPy 逻辑运算符
- Python NumPy 逻辑 or
- Python NumPy 逻辑非
- Python NumPy 日志库
- Python NumPy 日志 1p
Python NumPy 日志
- 在本节中，我们将了解到 Python NumPy 日志。
- 对数函数用于计算用户找到的 x 的真实对数，其中 x 属于所有的输入数组值。
- 它是指数法的逆方法，也是元素式自然对数。
- 在对数中，我们可以很容易地使用函数 np.logspace()。
- 在 logspace 中，可迭代序列从基数的 start 次方开始，一直持续到基数的 stop。
- 自然对数是指数法的逆运算，所以 X 的指数的对数值将给出 X，所以以 E 为底的对数称为自然对数。
- 在 log 函数中，我们将提供一个数值数组，NumPy log 函数将为这些元素生成对数。
- array_like 输入值。
语法:
下面是 python numpy 日志的语法
numpy.log
(
x,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None
)
- 它由几个参数组成。
- X: array_like(输入值)
- OUT: ndarray(存储结果的位置。如果提供的话，它应该具有输入所提供的形状。如果未提供或没有，则返回新分配的数组)。
- 其中: array_like，可选(该条件通过输入广播。在条件为真的位置，输出数组将被设置为函数结果。在其他地方，输出数组的初始值总是精确的)。
- 返回:x 的自然对数，逐元素
举例:
import numpy as np
a = np.array([1,2,5,6,7])
log_value = np.log(a)
print(log_value)
下面是以下代码的截图
Python numpy log
阅读:Python NumPy where with examples
Python NumPy log10
- 在本节中，我们将了解到
Python NumPy log10。 - 这是一个统计函数，帮助用户计算 x 的以 10 为底的对数，其中 x 是一个数组输入值。
- 它用于获取任何以 10 为底的对象或项目的自然对数。
- 对于实值输入数据类型，log 10 总是返回实值输出。对于每个不能用实数表示的值。
语法:
下面是 Python numpy log10 的语法
numpy.log10
(
x,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([2,4,8,9,7])
log_value = np.log10(a)
print(log_value)
下面是以下代码的截图
Python numpy log10
Python NumPy 日志空间
- 在这一节中，我们将了解到 Python NumPy 日志空间。
- 它返回对数标度上均匀间隔的数字空间。
- 该序列从底部的 start 次方开始，以底部的 stop 结束。
- Log space 总是返回对数标度上的偶数。日志空间有相同的参数
语法:
下面是 NumPy 日志空间的语法
numpy.logspace
(
start,
stop,
num,
endpoint=True,
base,
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = (np.logspace(4,8,num=3,base=2)) #start and stop
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy logspace
Python NumPy 逻辑与
- 在本节中，我们将学习 Python NumPy logical_and()和。
- 在这种方法中，我们可以很容易地使用逻辑运算符来使用 np.logical_and()方法的多个条件
- 逻辑“与”用于定义条件。第一个 logical_and()函数已应用于一维数组，该数组将返回输入数组的索引数组，其中条件将返回 true。
- 它有助于用户找出 arr1 和 arr2 元件的真实值。两个 numpy 数组应该具有相同的形状。
语法:
下面是 NumPy 逻辑 _and 的语法
numpy.logical_and
(
x1,
x2,
out=None,
Where=True,
casting='same-kind'
dtype=None
)
- 它由几个参数组成
- X1: array_like(输入 _ 数组)
- OUT: ndarray(存储结果的位置。如果提供的话，它应该具有输入所提供的形状。如果未提供或没有，则返回新分配的数组)。
- 返回:应用于元素 x1 和 x2 的逻辑与运算的布尔结果；形状确定了。
举例:
import numpy as np
x = np.arange(5)
y = np.logical_and(x>1, x<4)
print(y)
下面是以下代码的截图
Python numpy logical and
阅读: Python NumPy concatenate + 9 个例子
Python NumPy log base 2
- 在这一节中，我们将学习 Python NumPy log base 2。
- 它帮助用户计算 x 的以 2 为底的对数，其中 x 是一个数组输入值。
- 它用于获取任何以 2 为底的对象的自然对数。
- 它返回 x 的以 2 为底的对数。如果 x 是标量，则它是标量。
语法:
numpy.log2
(
x,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([1,4,8,9,7])
log_value = np.log2(a)
print(log_value)
下面是以下代码的截图
Python numpy log base 2
Python NumPy 逻辑运算符
- 在本节中，我们将学习 Python NumPy 逻辑运算符。
- Python NumPy 逻辑运算符使用真值表计算真值，即表示布尔值
- Numpy 逻辑运算符是 logical_and logical_not。
- 在本例中，我们首先声明一个 NumPy 数组，并根据给定条件使用 python NumPy 逻辑运算符计算每个元素的真值。
语法:
numpy.log
(
x,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
x = np.arange(5)
y = np.logical_and(x>1, x<4) #
print(y)
z = np.logical_or(x<2,x<3)
print(z)
a = np.logical_not(x<2,x<3)
print(a)
下面是以下代码的截图
Python numpy logical operators
Python NumPy 逻辑 or
- 在本节中，我们将学习 Python NumPy 逻辑或。
- 这是一个逻辑函数，有助于用户找出 arr1 或 arr2 元件的真实值。
- 但是最重要的一点是数组必须是相同的形状。
- 它对 arr1 和 arr2 的元素进行逻辑或运算，返回与 arr1 和 arr2 形状相同的布尔结果。
语法:
以下是逻辑或的语法
numpy.logical_or
(
x1,
x2,
out=None,
Where=True,
casting='same-kind'
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = [2, 4, False, 6]
arr2 = [2,3,True,7]
log_arr = np.logical_or(arr1, arr2)
print(log_arr)
下面是以下代码的截图
Python numpy logical or
Python NumPy 逻辑非
- 在这一节中，我们将学习 Python NumPy 逻辑 not。
- 这是一个逻辑函数，它帮助用户计算非 arr 元素的真值。
- 它返回非数组元素的布尔结果。
语法:
这里是逻辑 not 的语法
numpy.logical_and
(
arr1,
arr2,
out=None,
Where=True,
casting='same-kind'
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
arr1 = [2, 4, False, 6]
arr2 = [2,3.2,True,False]
log_arr = np.logical_not(arr1)
log_arr2= np.logical_not(arr2)
print(log_arr)
print(log_arr2)
下面是以下代码的截图
Python numpy logical not
Python NumPy 日志库
- 在本节中，我们将了解到 Python NumPy 日志库。
- Numpy log()函数提供了查找关于用户定义的基数的对数值的可能性。
- 自然对数是指数函数的倒数，所以 X 的指数的对数将给出 X，所以以 E 为底的对数称为自然对数。
语法:
numpy.log
(
x,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
data = 10
base = 4
log_val = np.log(data)/np.log(base)
print(log_val)
在上面的例子中，我们已经计算了以 4 为底的 10 的对数值。
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy log base
Python NumPy 日志 1p
- 在本节中，我们将了解到
Python NumPy log 1p。 - 它是一个统计函数，用于获得自然对数值 x+1，其中 x 是 numpy 数组的值。
- log1p 是 exp(x)-1 的倒数。
- numpy.log1p()方法接受两个参数，即 arr 和 out 参数，并返回给定数组值的元素的值 x+1 的自然对数的 numpy 数组。
语法:
numpy.log1p
(
arr,
out=None,
where=True
)
- 它由两个参数组成:
- ARR: 是要计算日志的对象。
- OUT: 它是存储结果的位置。
举例:
import numpy as np
arr= ([2,3,4,5,6])
out = np.log1p(arr)
print(out)
下面是以下代码的截图
Python numpy log 1p
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- Python NumPy square 示例
在本 Python NumPy 教程中，我们讨论了 Python NumPy 日志，还涵盖了以下示例:
- Python NumPy log10
- Python NumPy 日志空间
- Python NumPy 逻辑与
- Python NumPy log base 2
- Python NumPy 逻辑运算符
- Python NumPy 逻辑或
- Python NumPy 逻辑非
- Python NumPy 日志库
- Python NumPy 日志 1p
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 矩阵乘法
原文：https://pythonguides.com/python-numpy-matrix-multiplication/
在本 Python 教程中，我们将学习如何在 NumPy 数组 Python 中做矩阵乘法。通过 Python NumPy 添加函数，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 矩阵逐元素乘法
- Python numpy 矩阵乘法运算符
- Python numpy 矩阵乘法函数
- Python numpy 矩阵乘向量
- Python numpy 用缩放器乘矩阵
- Python numpy 矩阵点积
- Python numpy 矩阵叉积
- 无 numpy 的 Python 矩阵乘法
目录
- Python NumPy 矩阵乘法
- Python NumPy 矩阵逐元素乘法
- Python numpy 矩阵乘法运算符
- Python numpy 矩阵乘法函数
- Python numpy 矩阵乘向量
- Python numpy 乘矩阵乘标量
- Python numpy 矩阵点积
- Python numpy 矩阵叉积
- Python 无 numpy 矩阵乘法
Python NumPy 矩阵乘法
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中实现两个 NumPy 矩阵相乘。
- 为了解决这个问题，我们将使用
numpy.matmul()函数并返回两个输入数组的矩阵乘积。在 Python 中,numpy.matmul()函数用于找出两个数组的矩阵乘法。 - 在这个函数中，我们不能对输入数组使用标量值。当我们使用一个二维数组时，它将返回一个简单的乘积，如果矩阵大于 2-d，那么它被认为是一个矩阵堆栈。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.matmul() 函数的工作原理
numpy.matmul
(
x1,
x2
/,
out=None,
*,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
[,
signature,
extobj,
axes,
axis
]
)
注意:该函数只取三个参数，其他为可选参数。我们将只把第一个和第二个输入数组作为参数。
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 numpy.matmul() 函数在 Python 中将两个 numpy 数组相乘
源代码:
import numpy as np
new_array = np.array([[14, 26],
[6, 8]])
new_array2 = np.array([[15, 23],
[73, 118]])
result= np.matmul(new_array,new_array2)
print('Multiplication of two matrices:',result)
在上面的程序中，我们导入了 numpy 库，然后我们取了两个名为‘new _ array’和‘new _ array 2’的输入数组。现在我们要显示两个矩阵的乘积。为此，我们将使用 numpy.matmul()函数，结果将显示新的数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy matrix multiplication
另外，查看: Python NumPy 添加教程
Python NumPy 矩阵逐元素乘法
- 在这一节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中按元素乘矩阵。
- 在 Python 中，矩阵的乘法是一种操作，我们将两个 numpy 矩阵作为输入，如果您想要逐项乘法，那么您可以很容易地使用
multiply()函数。 - 在 Python 中，
numpy.multiply()函数用于计算两个 numpy 数组之间的乘法，它是 numpy 包模块中的一个通用函数。 - 这个方法有几个参数，两个输入数组必须有相同的形状，它们有相同数量的列和行。
语法:
让我们看一下语法并理解 Python numpy.multiply() 函数的工作原理
numpy.multiply
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
)
- 它由几个参数组成
- x1，x2 :该参数表示要相乘的第一个输入数组。
- out: 默认情况下，它不接受任何值，也不接受存储结果的位置。
- 其中:该参数将检查条件是否为真，out 数组将被设置为 ufunc 结果。
- dtype: 默认情况下不取值，为 optionbal 参数。
举例:
让我们举个例子，看看如何在 NumPy Python 中进行矩阵乘法
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([[14,24,27],[17,19,21]],ndmin=2)
new_arr2=np.array([[34,78,92],[25,41,19]],ndmin=2)
new_output=np.multiply(new_arr,new_arr2)
print("Matrix multiplication:",new_output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array() 函数初始化了一个数组。之后，我们应用了 np.multiply() 函数来计算‘new _ arr’和‘new _ arr 2’之间的乘积。一旦您将打印“new_output ”,那么结果将显示一个新的数组。
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy matrix multiplication element-wise
阅读: Python 数字差异示例
Python numpy 矩阵乘法运算符
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中使用 @ 操作符进行两个 numpy 数组的乘法运算。
- 在 Python 中， @ 运算符在
Python3.5版本中使用，它与在numpy.matmul()函数中工作是一样的，但是在这个例子中，我们将把运算符改为 infix @ operator。此方法主要用于常规矩阵，返回两个输入数组的矩阵乘积。
举例:
让我们举一个例子，检查如何使用 infix@运算符将两个输入矩阵相乘
源代码:
import numpy as np
new_val1 = np.array([[32, 26],
[45, 87]])
new_val2 = np.array([[13, 26],
[56, 98]])
result= new_val1 @ new_val2
print("Matrix multiplication by operator:",result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python Numpy matrix multiplication operator
Python numpy 矩阵乘法函数
- 在本节中，我们将学习如何通过使用
numpy.multiply()函数来获得两个 numpy 数组的矩阵乘法。 - 为了执行这个特定的任务，我们将使用
numpy.multiply()函数。在 Python 中，此函数用于计算两个 numpy 数组之间的乘法，并且它必须具有指定相同列数和行数的相同形状。 - 当两个阵列兼容时，乘法矩阵是可能的。例如，假设我们有两个 numpy 数组‘array 1’和‘array 2’，如果我们想得到
array1和array2的结果矩阵。我们只是简单地用数学概念 m n 矩阵【array 1】搭配一个 n p 矩阵【array 2】。之后，当我们执行程序时，输出可以是顺序为‘m * p’的‘array 3’。 - 让我们通过一个使用
numpy.multiply()函数的例子来详细理解这个概念。
语法:
下面是 numpy.multiply() 函数的语法
numpy.multiply
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
)
举例:
让我们举个例子，了解一下 Python numpy.multiply() 函数的工作原理
import numpy as np
values=np.array([[45,17,89],[23,56,98]])
values2=np.array([[73,91,26],[98,17,18]])
new_output=np.multiply(values,values2)
print("Matrix multiplication:",new_output)
你可以参考下面的截图
Python numpy matrix multiplication function
Python numpy 矩阵乘向量
- 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中实现向量相乘。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
*运算符来计算两个向量的乘积。在 Python 中，这个操作数用于产生输入数组的乘积。 - 该运算符主要用于给定输入的乘法运算，在 Python 包模块中提供。
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 * 操作符在 Python 中乘以向量
源代码:
import numpy as np
new_val = np.array([[20,45],[18,27],[45,87]])
new_val2= np.array([[55,46],[13,22],[98,79]])
new_result= new_val *new_val2
print("Vector multiplication:",new_result)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 np.array()函数初始化了一个数组。之后，我们声明了变量“new_result ”,在这个变量中，我们使用*运算符将两个数组相乘。
下面是以下给定代码的输出
Python numpy matrix multiply vector
阅读: Python NumPy 索引
Python numpy 乘矩阵乘标量
- 在这一节，我们将讨论如何在 Python 中用 scaler 乘矩阵。
- 为了完成这项任务，我们将使用
np.array()函数，然后初始化一个标量值‘2’。现在我们想通过使用numpy.multiply()函数得到 scaler an 数组的乘积。
举例:
import numpy as np
va11 = np.array([20,45])
val2= 2
new_result= np.multiply(va11,val2)
print(new_result)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy multiply matrix by scaler
阅读: Python NumPy 过滤器
Python numpy 矩阵点积
- 在本期节目中，我们将学习如何在 Python 中使用 numpy 点积法进行矩阵相乘。
- 在 Python 中，该函数用于执行两个矩阵的点积。此方法采用两个相等的 numpy 矩阵，并返回一个矩阵。
- 在 Python 中，该方法将两个 numpy 矩阵作为参数，并返回两个给定矩阵的乘积。
语法:
让我们看一下语法并理解 numpy.dot() 函数的工作原理
numpy.dot
(
a,
b,
out=None
)
- 它由几个参数组成
- a，b: 这个参数表示我们要计算的第一个和第二个输入数组。
- out: 默认情况下，它没有值，并且必须是 C 连续的。如果 arr1 和 arr2 是标量或 1-d，此方法将返回一个标量，否则它将返回一个 numpy 数组。
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 numpy.dot() 函数来乘矩阵
源代码:
import numpy as np
new_ele1 = np.array([[20,45],
[45,24]])
new_ele2= np.array([[14,28],
[13,16]])
final_output= np.dot(new_ele1,new_ele2)
print(final_output)
下面是以下给定代码的执行过程
Python Numpy matrix dot product
也可以参考我们关于 Python 点积的详细文章。
Python numpy 矩阵叉积
- 这里我们将讨论如何用叉积法在 Python 中求两个矩阵的乘法。
- 在 Python 中，叉积也称为向量积，用符号
X表示。该方法在 NumPy 包模块中可用，也用于线性代数和矩阵。 - 这个方法将总是返回两个给定矩阵的叉积，它被定义为包含叉积的 C 轴。
语法:
下面是 Python numpy.cross()方法的语法
numpy.cross
(
a,
b,
axisa=-1,
axisb=-1,
axisc=-1,
axis=None
)
- 它由几个参数组成
- a，b: 该参数表示第一个和第二个向量。
- 轴:这是一个可选参数，默认取最后一个轴。
举例:
让我们举个例子来理解 Python numpy.cross()方法的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([16, 26,78])
new_arr2 = np.array([18, 28,56])
new_result = np.cross(new_arr, new_arr2)
print(new_result)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy matrix cross product
阅读: Python NumPy 删除
Python 无 numpy 矩阵乘法
- 在这一节中，我们将讨论如何在没有 numpy 的情况下用 Python 对矩阵进行乘法运算。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
for loop()方法，并在 Python 中获得矩阵乘法。
源代码:
new_values= [[78, 15, 9],
[14, 26, 89],
[13, 19, 21]]
new_values2= [[14, 17, 19],
[89, 87, 29],
[36, 89, 21]]
new_output = [[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]
for m in range(len(new_values)):
for n in range(len(new_values2[0])):
for o in range(len(new_values2)):
new_output[m][n] += new_values[m][o] * new_values2[o][n]
for d in new_output:
print(d)
下面是以下给定代码的实现
Python matrix multiplication without numpy
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在这个 Python 教程中，我们将学习如何在 NumPy array Python 中做矩阵乘法。通过 Python NumPy add 函数，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 矩阵逐元素乘法
- Python numpy 矩阵乘法运算符
- Python numpy 矩阵乘法函数
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- Python numpy 矩阵叉积
- 无 numpy 的 Python 矩阵乘法
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 矩阵+示例
在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 Python numpy 矩阵并涵盖以下示例:
- Python NumPy 矩阵乘法
- Python NumPy 矩阵运算
- Python NumPy 矩阵求逆
- Python NumPy 矩阵转置
- Python NumPy 矩阵加法
- Python NumPy 矩阵幂
- Python NumPy 矩阵大小
- Python NumPy 矩阵逐元素乘法
- Python NumPy 矩阵形状
如果您是 Python NumPy 的新手，请查看一下Python中的 NumPy 是什么。
目录
- Python NumPy 矩阵
- Python NumPy 矩阵乘法
- Python NumPy 矩阵运算
- Python NumPy 矩阵求逆
- Python NumPy 矩阵转置
- Python NumPy 矩阵加法
- 巨蟒 NumPy 矩阵力量
- Python NumPy 矩阵大小
- Python NumPy 矩阵逐元素乘法
- Python NumPy 矩阵形状
Python NumPy 矩阵
- 在本节中，我们将学习 Python numpy 矩阵。
- 矩阵是数据的矩形排列，换句话说，我们可以说它是数据的矩形数组。矩阵中的水平值称为行，垂直项称为列。
- 在 Python 中，我们可以使用嵌套列表或 numpy 数组，或者使用 numpy 库中名为 matrix 的类来实现这个矩阵。
- 首先，我们将讨论数组和矩阵，因为这属于 numpy 库。
- Numpy 是一个允许我们创建多维数组的库。
- 二维数组意味着在一个列表的列表中同质数据的集合。它也被称为 numpy 矩阵。在二维数组中，我们可以很容易地使用两个方括号，这就是为什么它表示列表的列表。
语法:
以下是 python numpy 矩阵的语法
numpy.matrix
(
data,
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([2,3])
b = np.array([4,5])
new_matrix = np.matrix([[2,3],[4,5]])
print(new_matrix)
下面是以下代码的截图
Python numpy matrix
这就是如何使用 Python NumPy 矩阵。
Python NumPy 矩阵乘法
- 在本节中，我们将学习 Python numpy 矩阵乘法。
- 矩阵是数据或数字的矩形排列，或者换句话说，我们可以说它是数据的矩形阵列。矩阵中的水平项称为行，垂直项称为列。
- 矩阵乘法和数组乘法是不同的，对于数组乘法，我们使用这个符号，也就是乘法符号，但是要执行矩阵乘法，我们需要使用一个叫做点的方法。
- 为了执行矩阵乘法，我们需要使用点方法。
- 它是一种将两个矩阵作为输入并生成单个矩阵的操作。
语法:
下面是矩阵乘法的语法
np.dot
(
a,
b,
out=None
)
a: array_like(它是第一个参数)- b: array_like(这是第二个参数)
- out: 输出自变量。如果不使用它，它必须具有将返回的确切值。特别是，它必须具有正确的数据类型，必须是连续的，并且其 dtype 必须是为 dotmatrix(a，b)返回的数据类型。
举例:
让我们举个例子来检查如何执行矩阵乘法。
import numpy as np
a = np.array([[2,3],[6,7]])
b = np.array([[4,5],[9,7]])
new_matrix = a.dot(b)
print(new_matrix)
以下是给定代码的截图
Python numpy matrix multiplication
Python NumPy 矩阵运算
- 在本节中，我们将学习 Python numpy 矩阵运算。
- 矩阵是数据或数字的矩形排列，换句话说，我们可以说它是数据的矩形数组。给定矩阵中的水平值称为行，垂直值称为列。
- 我们讨论加法、乘法和减法这三种运算。
- 对于矩阵加法，我们将使用符号加，因此，如果 A 是一个数组，B 是另一个数组，我们可以很容易地将这个矩阵 a+b 相加。它类似于其他加法，它将执行逐值加法。
- 矩阵乘法和数组乘法是不同的，对于数组乘法，我们使用这个符号，也就是乘法符号，但是为了得到矩阵乘法，我们需要使用一种叫做点阵的方法。
- 对于矩阵减法，我们将使用 numpy.subtract()来减去两个矩阵的值。它按值返回矩阵 1 和矩阵 2 的减法。
- Numpy 是一个允许我们创建多维数组的库。
语法:
numpy.matrix
(
data,
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[2,3],[6,7]])
b = np.array([[4,5],[9,7]])
add_matrix = (np.add(a,b)) # addition of matrix
print(add_matrix)
sub_matrix = (np.subtract(a,b)) #subtraction of matrix
print(sub_matrix)
mul_matrix = a.dot(b) #multiplication of matrix
print(mul_matrix)
div_matrix = (np.divide(a,b)) #division of matrix
print(div_matrix)
Python numpy matrix operation
Python NumPy 矩阵求逆
- 在本节中，我们将了解到 Python numpy 矩阵的逆矩阵。
- 矩阵是数据或数字的矩形排列，或者换句话说，我们可以说它是数据的矩形阵列。矩阵中的水平项称为行，垂直项称为列。
- 对于矩阵求逆的方法，我们需要使用 np.linalg.inv()函数。
- 这个函数将对给定的矩阵求逆。
- 它由一个参数组成，该参数是 A，A 可以是一个矩阵。
- Python 提供了一种简单的方法来计算矩阵的逆矩阵。该函数帮助用户检查 numpy.linalg.inv()在 Python 库中是否可用。
语法:
numpy.linalg.inv(a)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[2,3],[6,7]])
inverse_matrix = (np.linalg.inv(a))
print(inverse_matrix)
以下是给定代码的截图
Python numpy matrix inverse
Python NumPy 矩阵转置
- 在本节中，我们将了解 Python NumPy 矩阵转置。
- 矩阵是元素或数字的矩形排列。换句话说，我们可以说它是一个矩形的数据数组，矩阵中的水平值称为行，垂直项称为列。
- 首先，我们将学习和讨论 numpy 数组和矩阵，因为这属于 NumPy 库。
- Numpy 是一个库，它总是允许我们声明或创建多维数组。
- 这个函数将重新排列给定 NumPy 数组的维数。
- 给定矩阵的转置是一种通过对角元素翻转或反转矩阵的操作。
- a[i][j]行和列的转置是通过交换到 a[j][i]来获得的。
- 对于矩阵转置法，我们需要使用 np.transpose()函数。
语法:
numpy.transpose
(
arr,
axis=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[2,3],[6,7]])
trans_matrix = (np.transpose(a))
print(trans_matrix)
下面是以下代码的截图
Python numpy matrix transpose
Python NumPy 矩阵加法
- 在本节中，我们将了解到 Python NumPy 矩阵加法。
- 这是一个矩形数字排列。换句话说，我们可以说它是一个矩形的数据数组，矩阵中的水平项称为行，垂直值称为列。
- 对于矩阵加法，我们将使用加号，因此，如果 A 是任何矩阵，B 是另一个矩阵，我们可以将这个矩阵 a+b 相加。它类似于其他加法，它将执行元素的元素相加。
- 对于矩阵加法，我们需要使用 numpy.add()函数。
- 当我们要计算两个数组的相加时，就要用到 add()函数。
- Numpy 是一个允许我们创建多维数组的库。
语法:
下面是矩阵加法的语法
numpy.add
(
arr,
dtype=None
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[1,4],[6,7]])
b = np.array([[4,6],[8,7]])
add_matrix = (np.add(a,b)) # addition of matrix
print(add_matrix)
下面是以下代码的截图
Python numpy matrix addition
阅读:Python NumPy Random+Examples
巨蟒 NumPy 矩阵力量
- 在本节中，我们将了解
Python NumPy matrix power。 - 它是数据的矩形排列。换句话说，我们可以说它是一个 numpy 数据数组，矩阵中的水平值称为行，垂直项称为列。
- 用来求矩阵幂的函数叫做矩阵幂。
- 对于矩阵幂，我们需要使用 numpy.linalg.matrix_power()。
- 它由两个参数 array 和 power(n)组成。
- 如果你取 n=0，那么我们将很容易得到识别矩阵。
- 如果你取 n>0，那就是正值。
- 如果 n 为负，则产生倒数，然后提升到绝对值 n。
- Numpy 是一个总是允许我们创建多维 numpy 数组的库。
语法:
这是矩阵幂的语法
numpy.linalg.matrix_power
(
arr,
power(n)
)
举例:
import numpy as np
a = np.array([[1,4],[6,7]])
pow_matrix = (np.linalg.matrix_power(a,2))
print(pow_matrix)
下面是以下代码的截图
Python numpy matrix power
阅读: Python NumPy 数组
Python NumPy 矩阵大小
- 在本节中，我们将了解 Python NumPy 矩阵大小。
- 矩阵是元素的矩形排列，或者换句话说，我们会说它是数据的矩形阵列，矩阵中的水平项称为行，垂直项称为列。
- 它表示数组中元素的数量。
- 对于矩阵大小，我们需要使用 numpy.size()函数。
- 首先，我们将学习和讨论 numpy 数组和矩阵，因为这属于 NumPy 库包。
- Numpy 是一个总是允许我们创建多维 numpy 数组的库。
举例:
import numpy as np
a = np.array([[1,4],[6,7]])
new_matrix = (np.size(a)) #size of matrix
print(new_matrix)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy matrix size
Python NumPy 矩阵逐元素乘法
- 在这一节中，我们将学习 Python NumPy 矩阵逐元素乘法。
- 矩阵乘法和数组乘法是不同的，对于数组乘法，我们使用这个符号，也就是乘法符号，但是要执行矩阵乘法，我们需要使用一个叫做点的方法。
- 为了执行矩阵乘法，我们需要使用点方法。
- 它是一种将两个矩阵作为输入并生成单个矩阵的操作。
语法:
下面是矩阵乘法的语法
np.dot
(
a,
b,
out=None
)
a: array_like(第一个参数)- b: array_like(第二个参数)
- out: 输出自变量。这必须有确切的值，如果它没有被使用，将返回。在某些特定情况下，它应该具有正确的数据类型，必须是连续的，并且它的数据类型必须是为 matrix dot(a，b)返回的数据类型。
举例:
让我们举个例子来检查如何执行矩阵乘法。
import numpy as np
a = np.array([[4,6],[5,7]])
b = np.array([[9,8],[8,7]])
mul_matrix = a.dot(b)
print(mul_matrix)
下面是以下代码的截图
Python numpy matrix multiplication element wise
Python NumPy 矩阵形状
- 在本节中，我们将了解 Python NumPy 矩阵形状。
- 矩阵是数据或数字的矩形排列，或者换句话说，我们可以说它是数据的矩形阵列。矩阵中的水平项称为行，垂直项称为列。
- numpy 数组的形状是每个维度中元素的数量。
- 对于矩阵形状，我们需要使用 numpy.shape()方法。
举例:
import numpy as np
a = np.array([[4,6],[5,7]])
c = (np.shape(a))
print(c)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy matrix shape
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- Python numpy 矩阵运算
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Python NumPy max 示例
在本 Python NumPy 教程中，我们将通过如下几个例子来讨论 Python NumPy max :
- Python numpy 最大值
- Python numpy 最大索引
- Python numpy max 函数
- 列中的 Python numpy 最大值
- Python numpy 最大最小值
- Python numpy max 忽略 nan
- Python numpy 最大值和索引
- Python numpy 最大浮点
- Python numpy max 2d 数组
- 两个数组的 Python numpy 最大值
目录
- Python numpy max
- 另一个寻找一维最大值的例子
- Python numpy 最大值
- Python numpy 最大索引
- Python numpy max 函数
- 列中的 Python numpy 最大值
- Python numpy 最大最小值
- Python numpy max 忽略 nan
- Python numpy 最大值和索引
- Python numpy max float
- Python numpy max 2d 数组
- 两个数组的 Python numpy max
Python numpy max
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy max。这里我们将使用函数numpy.max()。 - 此函数生成存储在 NumPy 数组中的数值的最大值。它还可以计算行和列的最大值。
- numpy 模块提供了一个 max()函数来从 Numpy 数组中获取最大值。
- 它比较两个 numpy 数组，并返回一个包含元素最大值的新数组。如果被比较的元素之一不是数字，则返回该元素。
语法:
下面是 numpy.max() 的语法
numpy.maximum
(
x1,
x2,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
- 它由几个参数组成
- X1，X2: 输入数组(数组将保持元素相等)。
- Out: 包含结果的位置。如果提供，它必须具有输入提供的形状。如果未提供或无，则返回分配的数组。out 参数允许您指定一个输出数组，我们可以在其中存储 np 的输出。最大值
- 轴:可选参数。axis 参数用于指定计算最大值的轴。轴就像阵列的方向。在二维数组中，轴 0 是表示行的轴，轴 1 是指向列的轴。
举例:
下面举个例子来检查一下如何实现 numpy.max()函数。
import numpy as np
arr = np.array([2,4,5,6,7])
arr2 = np.array([4,5,6,7,8])
res = np.maximum(arr,arr2)
print(res)
在上面的代码中，我们将首先导入一个 NumPy 库，然后使用函数 np.array() 创建一个 NumPy 数组。创建一个变量并分配一个 NumPy 函数。最大值并打印结果。
它将对元素进行比较，并返回 arr1 和 arr2 的最大值。如果是标量值，那么 arr1 和 arr2 都是标量。
下面是以下代码的截图
Python numpy max
阅读 Python 数字形状
另一个寻找一维最大值的例子
- 本例中，我们将讨论如何在一维中求最大值。
- 在这个方法中我们可以很容易地使用函数 numpy.max() 。
- 该函数用于获取指定轴上的最大值。
语法:
np.max(arr,axis=None)
- 它由几个参数组成。
- arr: 参数指的是要应用 np.max()函数的 numpy 数组。
- 轴:轴参数是可选的，帮助用户指定我们想要找到最大值的轴。
举例:
让我们举个例子来检查如何在一维数组中找到一个最大值。
import numpy as np
arr = np.array([2,4,5,6,7])
res = np.max(arr)
print("Maximum Value",res)
下面是以下代码的截图
Python numpy maximum
Python numpy 最大值
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 最大值。
- 在这个方法中我们可以很容易地使用函数 numpy.amax() 。
- numpy.amax()是一个函数，它返回数组的最大值或沿轴的最大值(如果提到的话)。这个函数有几个参数，分别是 array、axis、out 和 keep dimension，并返回数组的最大值。
- 它将返回一个数组的最大值。
语法:
下面是 numpy.amax()函数的语法
numpy.amax
(
arr,
axis=None,
out=None
)
- 它由几个参数组成
- 数组:输入数组
- 轴:操作所沿的轴。默认情况下，使用 axis=0 输入。
- Out: 可选参数。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([6,2,8,9,1])
res = np.amax(arr) #amax function
print("Maximum Value",res)
在上面的代码中，我们将导入一个 NumPy 库，然后使用 numpy.array()函数创建一个 NumPy 数组。现在创建一个变量，并指定 NumPy 函数为 np.amax()。它为用户提供了沿指定轴的最大值。
下面是以下代码的截图
Python numpy max value
Python numpy 最大索引
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 最大值。
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.argmax()。
- numpy 模块提供了一个名为 numpy 的函数。argmax()。这个函数将返回最大值的索引，并将它们与指定的轴一起返回。
- 它将返回一个轴上最大值的索引。
语法:
下面是 numpy.argmax()的语法
numpy.argmax
(
arr,
axis,
out
)
- 它由几个参数组成
- 数组:输入数组
- 轴:可选参数。默认情况下，索引在数组中，否则沿着指定的轴。
- Out: 如果提供，输出将存储在这个数组中。它应该是适当的形状和类型。
举例:
让我们举一个例子来检查如何找到 numpy 最大指数
import numpy as np
arr = np.random.randint(16, size=(4,4))
print("Maximum element",np.max(arr))
print("Indices of Max element",np.argmax(arr,axis=0))
print("Indices of Max element",np.argmax(arr,axis=1))
在上面的代码中
- 我们已经导入了别名为 np 的 numpy。
- 我们使用 np.random()函数创建了一个具有行和列形状的数组 arr。
- 我们还在数组的每个元素中添加了 16。
- 我们已经声明了变量，并为 np 的返回值赋值。argmax()函数。
下面是以下代码的截图
Python numpy max index
Python numpy max 函数
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy max 函数。
- NumPy max 生成 NumPy 数组中的最大值。此函数计算存储在 NumPy 数组中的数值的最大值。
- 它还可以提供行、列的最大值。我们应该知道。max 函数和 np 是一回事。amax 函数。
语法:
在这里，我们将讨论函数的结构，我还将讨论重要的参数。
np.max(arr, axis, keepdims=)
- 它由几个参数组成
- arr:arr 参数让你指定 numpy 的数据。最大函数。必要时，它指定函数的输入数组。
- 轴:轴参数为用户提供指定轴，在该轴上你将很容易计算最大值。
举例:
下面举个例子来检查一下如何使用 NumPy max 函数。
- 这里，我们将提供一维 NumPy 数组的最大值。
- 为此，我们将首先创建一个存储随机整数的一维数组
- 为了创建这个数组，我们将使用 numpy。数组函数。
代码:
import numpy as np
arr = np.array([16,19,4,5,20])
print("Maximum element",np.max(arr))
下面是以下代码的截图
Python NumPy max function
列中的 Python numpy 最大值
- 在本节中，我们将在列中讨论 Python numpy 最大值
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 np.amax 来获得列中的最大值。
- 在这个方法中，我们使用 axis=0 和 axis=1 来查找列中的最大值。
- 轴总是沿着 NumPy 数组。在二维数组中，轴 0 是代表行的轴，轴 1 是代表列的轴。
- 当我们在 np.max 函数中使用 axis 参数时，我们将指定计算最大值的轴。
- 当我们调整 axis =0 时，我们将指定我们想要计算列的最大值。
语法:
numpy.amax
(
arr,
axis=None,
out=None
)
举例:
我们举个例子，求列中的最大值。
import numpy as np
a = np.array([[10, 20], [4, 40], [5, 6]])
max = np.amax(a,axis=1)
print(max)
下面是以下代码的截图
Python NumPy max value in column
Python numpy 最大最小值
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy max-min。我们将使用函数 np.max()和 np.min()函数。 - Np.min()函数用于按元素查找最小值
- numpy.ndarray 的 min()和 max()函数返回 ndarray 对象的最小值和最大值。
- np.min()和 np.max()函数的返回值取决于指定的轴。
- 如果没有轴被验证，则返回值基于给定数组的所有元素。
举例:
- 现在，让我们创建一个二维 NumPy 数组。
- 现在使用
numpy.max()和numpy.min()函数我们可以找到最大和最小元素。
代码:
import numpy as np
arr = np.array([[2,4,5,6],[7,8,9,2]])
max = print("Maximum value",np.max(arr))
min = print("Minimum value",np.min(arr))
下面是以下代码的截图
Python numpy max min
Python numpy max 忽略 nan
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy max ignore nan。 - 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 numpy。nanmax()。此函数返回数组的最大值或沿轴的最大值，忽略任何 nan。
语法:
下面是 numpy.nanmax()函数的语法。
numpy.nanmax
(
arr,
axis=None,
out=None
)
- 它由几个参数组成
- 数组存储需要最大值的数字。如果数组中未给定，则尝试转换。
- 轴:提供最大值的轴。默认值是计算输入数组的最大值。
- Out: 可选参数。
- 返回:删除一个与 arr 形状相同，有指定轴的数组。
举例:
下面举个例子来检查一下如何使用 NumPy max ignore nan
import numpy as np
arr = np.array([[2,4,np.nan,6],[3,4,np.nan,8]])
res = np.nanmax(arr)
print(res)
下面是以下代码的截图
Python numpy max ignore nan
Python numpy 最大值和索引
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 最大值和索引。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 np。argmax()获取最大值和索引。
- Numpy。argmax()函数返回轴上最大值的索引。默认情况下，索引在输入数组中，否则沿着验证的轴。
- Numpy。argmax 是一个函数，它给出给定行或列中最大数字的索引，并且可以使用 np 的 ax is 属性来提供该行或列。argmax。
语法:
下面是 numpy.argmax()的语法
numpy.argmax
(
arr,
axis,
out
)
举例:
下面举个例子来检查一下如何实现 numpy.argmax()函数求最大值和索引。
import numpy as np
arr = np.array([[2,4,5,16],[4,5,6,7]])
print("Maximum element",np.max(arr))
print("Indices of Max element",np.argmax(arr))
在上面的代码中，我们将导入一个 NumPy 库，并使用 np.array()函数创建一个 NumPy 数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy max value and index
Python numpy max float
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy max float。 - 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 numpy.max()并在参数中指定数据类型。float()方法将字符串或整数中包含的数字转换为浮点数。
举例:
让我们举一个例子来检查如何实现 NumPy max float
import numpy as np
b = np.array([5,6,7.2,8.5], dtype=float)
c= np.max(b)
print(c)
下面是以下代码的截图
Python numpy max float
Python numpy max 2d 数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy max 2d 数组。
- 在这个方法中我们可以很容易地使用函数
np.max()。 - 让我们创建一个二维数组。现在让我们使用 numpy.amax()从这个 numpy 数组中找到最大值，只需将 array 作为参数传递。
- 它从传递的 numpy 数组中返回最大值。
举例:
让我们举一个例子来检查 numpy max 2d 数组
import numpy as np
b = np.array([[5,6,7,2,8],
[2,6,1,3,9]])
print("Maximum value 2d array",np.max(b))
下面是以下代码的截图
Python NumPy max 2d array
两个数组的 Python numpy max
- 在本节中，我们将讨论两个数组的最大值。
- 在这个方法中我们可以很容易地使用函数 numpy.maximum() 。
- maximum()函数用于查找数组元素的最大值。它相当于 2 个数组，并返回一个包含元素最大值的新数组。
- 如果比较的值之一不是数字，则返回该值。如果两个元素都不是数字，则返回第一个元素。
语法:
下面是 numpy.maximum()函数的语法
numpy.maximum
(
x1,
x2,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
dtype=None
)
举例:
我们举个例子来检查一下如何求两个数组的最大值。
import numpy as np
arr1 = [4, 5, 234]
arr2 = [1, 2, 215]
print ("Input array1 : ", arr1)
print ("Input array2 : ", arr2)
res_arr = np.maximum(arr1, arr2)
print ("Output array after selecting maximum: ", res_arr)
下面是以下代码的截图
Python numpy max of two arrays
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- Python np .中轴
- Python numpy 加权中位数
- 不带 numpy 的 Python 中间值
- Python numpy 均方误差
- Python numpy 表示绝对误差
- 空切片的 Python numpy 均值
- Python numpy 每列的平均值
- Python np .均值回合
- Python numpy 均方根
- Python numpy reduce 均值
- Python numpy 均值和标准差
- Python numpy 调和平均
- Python numpy 表示忽略零
- Python numpy 平均值与平均值
目录
- Python numpy 中值
- Python numpy 中值滤波器
- Python numpy 中值绝对偏差
- Python numpy 中值示例
- Python numpy 中值忽略 nan
- Python numpy 中值二维数组
- Python np.median 轴
- Python numpy 加权中值
- 没有 numpy 的 Python 中值
- Python numpy 均方误差
- Python numpy 平均绝对误差
- Python 空切片的 numpy 均值
- Python numpy 每列的平均值
- Python np.mean round
- Python numpy 均方根
- Python numpy reduce mean
- Python numpy 均值和标准差
- Python numpy 调和平均值
- Python numpy 的意思是忽略零
- Python numpy 平均值 vs 均值
Python numpy 中值
- 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中找到 numpy 数组的中值。
- 为了完成这项任务，我们将使用 Python
numpy.median()函数。在 Python 中，这是一个数学函数，用于计算数组中元素的中值。 - 该方法在 numpy 包模块中可用，并且总是返回 NumPy 数组值的中值作为输出。如果你使用的是多维数组，那么你也可以得到每一列和每一行的中间值。
语法:
让我们看一下语法并理解 Python numpy.median() 函数的工作原理
numpy.median
(
a,
axis=None,
out=None,
overwrite_input=False,
keepdims=False
)
- 该语法包含几个参数
- a: 这个参数指定了我们想要操作的输入数组。
- 轴:该参数表示我们要计算的轴的中值以及展平的输入数组。如果轴是
0，则是向下的行方向，如果轴是1，则是向下的列方向。 - out: 可选参数，用于存储 numpy.median()函数的结果，默认取值为 none。
- keepdims: 该参数定义了输入数组的尺寸，如果该值为‘真’，则减少的轴保留在输出中。
举例:
让我们举个例子，看看如何在 Python 中使用 numpy.median() 函数
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([67,89,113,145,167])
new_output= np.median(new_arr)
print("Median of an array:",new_output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用 numpy.array() 函数初始化了一个数组，现在我们必须找到输入数组的中值。为此，我们将使用 numpy.median() 函数。
在上面的数组中，我们有奇数个升序排列的词。它将计算数组中值=中间项。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy median
此外，请查看: Python NumPy 计数–实用指南
Python numpy 中值滤波器
我们已经在 Python NumPy filter 文章中讨论过这个主题。您可以轻松获得关于 Python numpy 中值滤波器的所有信息。
Python numpy 中值绝对偏差
- 在 Python 中，numpy 中值绝对偏差用于测量给定数组中的观察值。
- 为了计算中位数绝对偏差，我们可以很容易地使用 mad=median(|xi-xm|) 其中 xi 是数据，xm 是中值。
举例:
import numpy as np
new_arr = ([17, 23, 55, 61, 63, 65, 71, 83])
new_result=np.median(np.absolute(new_arr - np.median(new_arr)))
print(new_result)
下面是以下代码的截图
Python numpy median absolute deviation
Python numpy 中值示例
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用
numpy.median()函数。 - 在 Python 中，numpy median 用于生成 numpy 数组中的中值，该函数涉及许多参数，即轴。keepdims，它还用于指定用户需要操作的数据类型。
- 在这个例子中，我们将使用 axis 和 keepdims 参数来检查如何获得 numpy 数组的中值。
举例:
让我们举个例子，看看如何在 Python 中使用 numpy.median() 函数
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([[67,89,113,145,167],
[14,16,18,20,24],
[33,45,67,89,91]])
new_output= np.median(new_arr,axis=0)
new_output2= np.median(new_arr,axis=1,)
print("Axis row-wise median:",new_output)
print("Axis column-wise median",new_output2)
在上面的程序中，我们在 numpy.median() 函数中使用了轴参数，它将计算行和列的中间值。
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy median example
Python numpy 中值忽略 nan
- 在本节中，我们将学习如何在 Python 中计算 numpy 数组的中值并忽略 nan 值。
- 为了完成这项任务，我们将使用
numpy.nanmedian()函数。这个函数将帮助用户返回数组值的中值，而忽略 nan 值。 - 该方法在 NumPy 包模块中可用，它涉及几个参数，并沿轴计算中值。
语法:
下面是 Python numpy.nanmedian() 函数的语法
numpy.nanmedian
(
a,
axis=None,
out=None,
overwrite_input=False,
keepdims=<no value>
)
举例:
让我们举个例子，看看如何在 Python 中使用 numpy.nanmedian() 函数
源代码:
import numpy as np
new_arr=np.array([67,89,np.nan,145,np.nan])
new_output= np.nanmedian(new_arr)
print(new_output)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy median ignore nan
阅读: Python 数字差异示例
Python numpy 中值二维数组
- 这里我们可以看到如何计算 Python 二维数组中的中值。
- 在本例中，我们将计算数组的中值，为了完成这项任务，首先我们将使用
numpy.array()函数创建一个数组。现在我们将指定轴为1，它将找出输入数组的中值。
语法:
下面是 Python numpy.median() 函数的语法
numpy.median
(
a,
axis=None,
out=None,
overwrite_input=False,
keepdims=False
)
举例:
import numpy as np
values=np.array([[10,12,14,18,26],
[24,26,28,30,40]])
print("Creation of two-dimensional array:",values)
new_result= np.nanmedian(values,axis=1)
print(new_result)
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy median 2d array
另外，检查: Python NumPy 2d 数组
Python np.median 轴
- 本节我们将讨论如何在 Python
numpy.median()函数中使用轴参数。 - 在本例中，我们将使用 axis 参数计算行和列的中间值。如果轴=0 ，那么它有效地计算列的中间值，如果轴=1 ，那么它将显示行的中间值。
举例:
import numpy as np
new_arr=np.array([[14,24,34,44,64],
[9,13,17,21,25],
[33,45,67,89,91]])
dis_row= np.median(new_arr,axis=0)
dis_col= np.median(new_arr,axis=1,)
print("Axis row-wise median:",dis_row)
print("Axis column-wise median",dis_col)
Python np median axis
Python numpy 加权中值
- 在这个程序中，我们将讨论如何计算 Python NumPy 数组的加权平均中值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用 np.cumsum()方法。在 Python 中，
numpy.cumsum()用于生成 numpy 值的累积和。接下来，我们将使用np.searchsorted()函数，它用于查找一个值的索引，同时将它插入到一个排序的 numpy 数组中。 - 之后，我们声明了一个变量‘weights’，并指定了列表理解方法。一旦你将打印‘权重’，它将显示 numpy 数组加权中值。
语法:
下面是 Python numpy.cumsum() 函数的语法
numpy.cumsum
(
a,
axis=None,
dtype=None,
out=None
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数表示输入数组。
- 轴:默认情况下，它取 none 值，用于计算数组的总和。
- dtype: 这是一个可选参数，如果没有指定，则取整数值。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[16, 278, 34, 41], [83, 38, 19, 10], [35,78,92,35], [104,245,943,145], [234,789,432,190]])
z = np.cumsum(new_arr, axis=1)
new_ind = [np.searchsorted(row, row[-1]/2.0) for row in z]
weights = [m * 10 for m in new_ind]
print("median masses is:", weights)
print(new_arr)
print(np.hstack((z, z[:, -1, np.newaxis]/2.0)))
你可以参考下面的截图
Python numpy weighted median
阅读: Python NumPy 删除
没有 numpy 的 Python 中值
- 在本节中，我们将讨论如何在不使用 numpy 的情况下在 Python 中获得中值。
- 为了完成这项任务，我们将使用 Python
median()函数。该函数获取一个样本值，并返回其中值，而不对列表进行排序。 - 例如，假设我们有一个包含雇员 id 号的列表。现在我们要计算一系列数字的中值。为了完成这项任务，我们将使用
statistics.median()函数。中位数的数学公式是 {(n+1)/2} 。
语法:
下面是 Pythonstatistics . median()的语法
statistics.median(data)
举例:
让我们举个例子，检查一下如何在不使用 numpy 的情况下，在 Python 中求中值。
源代码:
import statistics
employee_id = [16, 7, 15, 23, 89, 56, 67, 10, 24, 36, 57, 19]
new_median_value = statistics.median(employee_id)
print("Medain value of employees id:",new_median_value)
在下面给出的代码中，我们导入了统计模块，然后初始化了一个列表。之后，我们使用了 statistics.median() 函数，在这个函数中，我们分配了列表‘雇员 id’。一旦您将打印‘新中值’，那么结果将显示中值。
下面是以下给定代码的执行过程
Python median without numpy
Python numpy 均方误差
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python numpy 数组中计算均方误差。
- 在这个例子中，我们必须找到误差平方的平均值，基本上平方误差是在估计值和真实值之间。也叫回归问题。
- 在这个例子中，我们必须找到下面给定值的回归线。在 Python 中，我们可以通过使用
y=mx+c很容易地找到回归线，其中 y 值将是预测值。 - 您必须在‘x’变量中插入随机值，以生成‘y’值。我们使用了【7，8，9，4，3】值，然后使用
np.square()函数，在这个函数中，我们得到真实值和预测值之间的差异。 - 计算均方误差的数学公式为
MSE = (1/n)∑i=1n
(Xobs,i -Xmodel,i)²
源代码:
import numpy as np
new_values_true= [6,12,15,17,18]
new_values_predict= [4.4,4.8,5.2,3.2,2.8]
new_result = np.square(np.subtract(new_values_true,new_values_predict)).mean()
print("Mean squared error:",new_result)
在下面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后声明了两个变量‘new _ values _ true’和‘new _ values _ predict’。它显示原始值和计算值
下面是下面给出的代码的截图。
Python numpy mean squared error
Python numpy 平均绝对误差
- 在本节中，我们将讨论如何计算 Python numpy 数组中绝对误差的平均值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
np.absolute()函数来获得平均绝对误差的绝对符号，这个方法将按元素计算绝对值。 - 在这个例子中，我们使用了
np.sum()函数对所有元素求和。
语法:
下面是 Python numpy.absolute() 函数的语法
numpy.absolute
(
x,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
)
举例:
import numpy as np
arr1=np.array([23,34,56,78,9])
arr2= np.array([14,23,67,8,17])
result = np.sum(np.absolute((arr1 - arr2)))
print("Mean absolute error:",result.astype("int"))
你可以参考下面的截图
Python numpy mean absolute error
阅读: Python NumPy 栈示例
Python 空切片的 numpy 均值
- 在这个程序中，我们将解决 Python 中的运行时错误警告‘空切片的含义’
- 在这个例子中，我们使用了
numpy.nanmean()函数的概念。在 Python 中，此函数用于计算 numpy 数组的平均值，并忽略 nan 值。 - 在这个程序中，我们通过使用
numpy.array()函数创建了一个简单的 numpy 数组，并为 np.nan 赋值。
语法:
下面是 numpy.nanmean() 函数的语法
numpy.nanmean
(
a,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
keepdims=<no value>
)
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([np.nan, np.nan,np.nan])
new_result = np.nanmean(new_arr)
print("Calculate mean:",new_result)
在下面给定的代码中，我们使用了 np.nanmean() 函数，在这个函数中，我们将 array 作为参数传递。
下面是以下给定代码的实现。
Python numpy mean of empty slice
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了运行时警告，意思是空切片。
解决方案
以下是运行时警告‘空切片均值’的解决方案
- 在这个例子中，我们将更新输入数组，就像我们将在其中插入整数一样。
- 运行时错误的原因是我们没有插入整数值。使用
numpy.nanmean()函数时，必须至少使用一个非 nan 值。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([12,13,np.nan, np.nan,np.nan])
new_result = np.nanmean(new_arr)
print("Calculate mean:",new_result)
下面是以下给定代码的实现。
Solution of Python numpy mean of empty slice
阅读: Python NumPy round + 13 示例
Python numpy 每列的平均值
- 在这一节中，我们将讨论如何计算 Python numpy 数组中每一列的平均值。
- 在 Python 中，要计算 Numpy 数组中值的平均值，我们可以很容易地使用
numpy.mean()函数。这个函数取一个数组中所有可用元素和轴的和，然后除以元素的个数。 - 该方法在 Numpy 包模块中可用，并返回数组元素的平均值。在本例中，我们将使用轴参数来计算列的平均值。如果轴是
1，则方向水平穿过列。
语法:
下面是 Python numpy.mean() 函数的语法
numpy.mean
(
a,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
keepdims=<no value>,
where=<no value>
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何计算 Python numpy 数组中每一列的平均值
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([[14,25,36,37],
[15,16,27,37]])
new_output = np.mean(new_arr,axis=1)
print("Calculate mean column-wise:",new_output)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy mean of each column
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了数组的列平均值。
阅读: Python NumPy 重复
Python np.mean round
- 在本节中，我们将讨论如何对 Python NumPy 数组中的平均值进行舍入。
- 为了执行这个特定的任务，首先我们将创建一个数组并使用
np.mean()函数。一旦你将打印‘新输出’，那么结果将显示数组的平均值。 - 之后，我们将使用
numpy.round()函数并获取平均值的舍入值。
举例:
我们举个例子，检查一下如何使用 Python numpy.round() 函数。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([12,34,56,78,54])
new_output = np.mean(new_arr)
print("Calculate mean of array:",new_output)
d= np.round(new_output)
print("Rounded value of mean:",d)
在上面的程序中，我们通过使用包含整数值的 numpy.array() 函数创建了一个数组。之后，我们在 numpy.round() 函数中赋值一个均值结果作为自变量。
下面是下面给出的代码的截图。
Python np mean round
Python numpy 均方根
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python numpy 数组中计算均方根值。
- 为了完成这个任务，我们将使用
numpy.sqrt()函数。在此示例中，此函数将 numpy 数组作为参数，并计算数组中元素的平方根。
举例:
import numpy as np
new_arr= np.array([12,14,16,18,20])
result=np.mean(new_arr**2)
print("Mean array:",result)
new_roo= np.sqrt(result)
print(new_roo)
你可以参考下面的截图
Python numpy root mean square
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了平均值的平方根。
阅读: Python NumPy Split + 11 示例
Python numpy reduce mean
- 在本期节目中，我们将学习如何使用 Python 中的
numpy.mean()函数。 - 在 Python 中，
numpy.mean()函数用于查找 numpy 数组中值的平均值，它还将数组中所有可用的元素与轴相加，并除以元素的数量。
语法:
下面是 Python numpy.mean() 函数的语法
numpy.mean
(
a,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
keepdims=<no value>,
where=<no value>
)
举例:
import numpy as np
new_values= np.array([16,23,26,29,30])
new_output =np.mean(new_values)
print("Mean value:",new_output)
下面是以下给定代码的输出
Python numpy reduce mean
阅读: Python NumPy 规格化
Python numpy 均值和标准差
- 在本节中，我们将学习如何使用
numpy.std()函数计算 Python numpy 数组中的标准偏差。 - 在 Python 中，该函数将帮助用户测量数据中的方差以及均方差的平方根。
- 该方法在 Python numpy 包模块中可用，并且始终返回输入数组的标准偏差。
语法:
让我们看一下语法，了解一下 Python numpy.std() 函数的工作原理。
numpy.std
(
a,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
ddof=0,
keepdims=<no value>,
where=<no value>
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数表示计算其值标准差的输入数组。
- 轴:默认取 none 值，可选参数，用于计算标准差。它指示沿其计算标准差的轴。
- dtype: 该参数表示数据类型，默认取 float64 值。
- out: 该参数指定存储结果的输出数组。
- ddof: 表示自由度增量，除数用于 N-ddof 的计算，默认情况下，ddof 取零值。
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 Python NumPy 数组中找到标准偏差
源代码:
import numpy as np
new_values= np.array([7,18,16,14,12])
new_output =np.mean(new_values)
new_output2= np.std(new_values)
print("Mean value:",new_output)
print("Standard deviation:",new_output2)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy mean and standard deviation
Python numpy 调和平均值
- 在本节中，我们将讨论如何在 Python numpy 数组中使用调和平均值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
statistics . harmonic _ mean()函数。在 Python 中，此函数用于获取平均值的倒数之和，它也是一种数值平均值。
举例:
import numpy as np
import statistics
arr= np.array([12,23,34,56])
new_output= statistics.harmonic_mean(arr)
print(new_output)
在下面给出的代码中，我们导入了 numpy 和 statistics 库，然后使用 numpy.array() 函数初始化了一个数组。之后，我们使用了统计数据。harmonic_mean() 函数，它将计算所提供元素的调和平均值。
下面是以下代码的截图
Python numpy harmonic mean
Python numpy 的意思是忽略零
- 在本节中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 忽略均值数组中的零值。
- 为了完成这项任务，首先我们将使用
numpy.array()函数创建一个数组。接下来，我们将声明一个变量‘new _ output’，并分配一个numpy.mean()函数。一旦你从数组中得到平均值。 - 您可以很容易地使用
np.trim_zero()函数来忽略平均值结果中的零值。
语法:
下面是 Python numpy.trim_zeros()函数的语法
numpy.trim_zeros
(
filt,
trim='fb'
)
举例:
import numpy as np
new_arr=np.array([
[18, 89, 12, 145, 167],
[0, 0, 0, 0, 0]
])
new_output= np.mean(new_arr,axis=1)
print("Mean of an array:",new_output)
d = np.trim_zeros(new_output)
print("Ignore zero values:",d)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy 平均值 vs 均值
我们已经在 Python NumPy Average 文章中讨论过这个主题。在 Python 中，您可以获得关于 NumPy average 和 NumPy mean 之间差异的所有信息。
另外，看看更多的 Python NumPy 教程。
在这个 Python NumPy 教程中，我们已经学习了如何使用 Python 中的 NumPy 数组来获得中位数。此外，使用 Python NumPy 中值函数，我们已经涵盖了这些主题。
- Python numpy 中值滤波器
- Python numpy 中值绝对偏差
- Python numpy 中值示例
- Python numpy 中值忽略 nan
- Python numpy 中值 2d 数组
- Python numpy 中值图像
- Python np .中轴
- Python numpy 加权中位数
- 不带 numpy 的 Python 中间值
- Python numpy 均方误差
- Python numpy 表示绝对误差
- 空切片的 Python numpy 均值
- Python numpy 每列的平均值
- Python np .均值回合
- Python numpy 滚动中值
- Python numpy 均方根
- Python numpy reduce 均值
- Python numpy 均值和标准差
- Python numpy 调和平均
- Python numpy 表示忽略零
- Python numpy 平均值与平均值
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
Python NumPy 最小教程
在这个 Python 教程中，我们将学习如何在 Python 中找到 NumPy 数组中的最小元素。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 数组的最小值
- Python numpy 最小索引
- Python numpy 最小浮点
- Python numpy 最少两个值
- Python numpy 函数最小值
- Python numpy 最小元素
- Python numpy 最小列
- Python np.where min
- Python numpy 元素智能最小值
- Python Numpy 最小二乘法示例
- Python numpy 最少两个数组
- Python numpy 最小值和最大值
目录
- Python NumPy 最小值
- Python numpy 数组的最小值
- Python numpy 最小索引
- Python numpy 最小浮点数
- Python numpy 两个值的最小值
- Python numpy 函数的最小值
- Python numpy 最小元素
- Python numpy 最小列
- Python np.where min
- Python numpy 元素智能最小值
- Python Numpy 最小二乘法示例
- Python numpy 最少两个数组
- 如何在 Python 中检查两个数组的最小值
- Python numpy 最小值和最大值
Python NumPy 最小值
- 在这一节中，我们将讨论如何通过使用 NumPy Python 来获得数组的元素最小值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用 numpy.minimum()方法。在 Python 中，
numpy.minimum()方法用于比较 Python 中的两个 numpy 数组，并且总是返回一个新的 numpy 数组，该数组存储元素最小值。 - 如果被比较的值之一是一个
Nan( 不是一个数字)，那么这个方法将检查这个条件，结果中总是返回该项。而在这种情况下，如果两个值都是 nan，则返回第一个值。
语法:
下面是 numpy.minimum()方法的语法
numpy.minimum
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
[,
signature,
extobj
]
)
- 它由几个参数组成:
- x1，x2: 该参数表示要比较哪些元素，并且必须是相同的形状。
- out: 默认情况下，它接受‘None’值，如果没有提供 None 值，那么它将返回一个新分配的数组。
- 其中:默认情况下，条件为真表示输出数组，将设置为 ufunc 结果。
- 让我们举个例子来理解一下
numpy.minimum()方法的工作原理
import numpy as np
new_arr = np.array([45,12,13])
new_arr2 = np.array([53,13,15])
final_result=np.minimum(new_arr,new_arr2)
print("Minimum array element:",final_result)
在上面的代码中，我们首先导入一个 NumPy 库，然后使用 np.array() 创建一个数组。现在声明一个变量‘最终结果’，并赋一个函数 numpy.minimum()。
一旦您将打印‘final _ result’，那么输出将显示只包含最小值的新数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy minimum
Python numpy 数组的最小值
- 在这里，我们可以看到如何使用 Python 找到 NumPy 数组中的最小值。
- 为了完成这个任务，我们可以很容易地使用函数 np.min()。在 Python 中，这个函数用于沿着指定的轴查找数组中的最小值。这个方法在 NumPy 模块中总是可用的。
- 在 Python 中，此方法返回 ndarray 对象的最小值，并且也基于给定的轴。
语法:
下面是 numpy.min() 方法的语法
numpy.min
(
input_array,
axis=None,
out=None,
keepdims=None,
initial=None,
where=None
)
- 它由几个参数组成
- input_array: 该参数表示我们希望在
numpy.min()函数中使用哪些数组。 - 轴:这是一个可选参数，默认情况下，它不取值，也用于多维数组。
- keepdims: 此参数表示布尔值。
- input_array: 该参数表示我们希望在
举例:
让我们举一个例子，看看如何使用 NumPy Python 找到数组中的最小值
源代码:
import numpy as np
new_val= np.arange(20)
result= np.min(new_val)
print("Minimum value:",result)
在上面的代码中，我们导入了一个 NumPy 库，然后使用 n p.arange() 方法。现在使用 np.min() 方法，并在该函数中传递‘new _ val’数组作为参数。一旦打印出‘result’，输出将显示给定数组中的最小值。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy minimum of an array
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示最小值“0”
Python numpy 最小索引
- 在本期节目中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 来寻找最小值的索引。
- 为了执行这个特定的任务，我们将应用方法
numpy.argmin()。在 Python 中，numpy.argmin()用于从 numpy 数组中沿着指定的轴获取最小值的索引号。 - 该方法将一个数组作为输入，并总是返回最小值的索引，该数组可以是二维、一维，或者我们可以说是执行该任务的多维数组。
- 假设我们有一个包含整数值的数组，数组中的每个位置都有一个索引。为了找到最小值的索引，我们必须使用
numpy.argmin()函数。
语法:
下面是 numpy.argmin()方法的语法
numpy.argmin
(
a,
axis=None,
out=None
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数表示你要操作的数组并找到了索引号。
- axis: 这是一个可选参数，默认情况下，它不取值，如果
axis=1它将检查条件，然后它将按行查找索引，否则按列查找。 - out: 如果指定了，那么
np.argmin()函数的输出将被存储到这个数组中，并且它应该具有适当的形状和大小。
举例:
让我们举个例子，了解一下 numpy.argmin() 函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_array= np.arange(2,6)
print("Creation of array:",new_array)
result= np.argmin(new_array)
print("Index number of minimum valuwe:",result)
- 在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，初始化了一个变量，并将数组存储到其中。
- 现在使用
numpy.argmin()函数并传递数组‘new _ array’作为参数。一旦您将打印‘结果’，则输出显示最小数字的索引号。
下面是以下代码的截图
Python numpy minimum index
Python numpy 最小浮点数
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 找到 NumPy 数组中的最小浮点值。
- 在这个例子中，我们将使用
numpy.min()函数从数组中获取最小十进制值。在 Python 中,np.min()用于沿着指定的轴寻找数组中的最小值。
语法:
下面是 numpy.min()函数的语法
numpy.min
(
input_array,
axis=None,
out=None,
keepdims=None,
initial=None,
where=None
)
举例:
import numpy as np
new_val= np.array([14.5,11.2,8.7,22.3,45.6])
new_output= np.min(new_val)
print("Minimum floating value:",new_output)
- 在本例中，我们将使用
numpy.min()函数从数组中获取最小十进制值。在 Python 中，np.min()用于沿着指定的轴查找数组中的最小值。 - 一旦你将打印‘new _ output’，那么结果将显示来自给定数组的最小浮点值。
下面是以下给定代码的输出
Python numpy minimum float
Python numpy 两个值的最小值
- 在本节中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 找到两个值之间的最小值。
- 为了完成这项任务，我们可以很容易地使用 numpy.minimum()函数的概念以及 np.cos()函数。在 Python 中，
numpy.minimum()用于获取数组值的元素最小值，并总是返回一个存储元素最小值的新 numpy 数组。 - 在 Python 中，
Numpy.cos()函数用于计算所有值的三角余弦。在这个例子中，我们将应用这个函数来获取两个值之间的最小值。
语法:
下面是 numpy.cos()函数的语法
numpy.cos
(
x,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何找到两个值之间的最小数
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([16,18,20,22,24])
result = np.minimum(np.cos(2*new_arr*np.pi), 4/2)
print("Minimum of two values:",result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy minimum of two values
Python numpy 函数的最小值
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用
np.amin()函数。 - 在 Python 中，此方法用于从 n 维数组中查找最小值，这是一个统计函数，在 numpy 模块中始终可用，并返回最小值数组。
- 如果我们在程序中使用二维或三维数组，那么我们必须找到每一行和每一列的最小值。这个函数有四个参数和轴参数。
语法:
下面是 numpy.amin() 函数的语法
numpy.amin
(
a,
axis=None,
out=None,
keepdims=<no value>,
initial=<no value>,
where=<no value>
)
- 它由几个参数组成
- a: 该参数指定输入数据，从中我们可以很容易地找到最小值。
- 轴:默认情况下，它设置值‘无’，如果轴=0 它将检查条件，然后它将按列查找索引，否则按行查找。
- out: 这是一个可选参数，指定要放置输出的输出数组。
举例:
让我们举个例子，了解一下 numpy.amin() 函数的工作原理
源代码:
import numpy as np
new_val= np.arange(16).reshape((4,4))
print("Creation of array:",new_val)
output= np.amin(new_val)
print("Minimum value:",output)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后通过使用 np.arange() 函数和NP . shape()来初始化一个数组。
一旦你将打印‘new _ val’，那么输出将显示新的数组。现在使用 np.amin() 并传递一个数组作为参数。
你可以参考下面的截图
Python numpy minimum of a function
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示最小值“0”
Python numpy 最小元素
- 在本期节目中，我们将讨论如何使用 Python 来寻找 NumPy 数组中的最小元素。
- 在这个例子中，我们将使用
np.min()函数从给定的数组中获取最小元素。
语法:
下面是 np.min() 方法的语法
numpy.min
(
input_array,
axis=None,
out=None,
keepdims=None,
initial=None,
where=None
)
源代码:
import numpy as np
values= np.array([23,14,7,8,34])
new_result= np.min(values)
print("Minimum value:",new_result)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy minimum element
您可以在屏幕截图中看到，输出显示最小值“7”
Python numpy 最小列
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 找到 NumPy 数组中每一列的最小值。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
numpy.minimum()函数以及表示列值的axis=0。
举例:
import numpy as np
a = np.array([[12,5], [1,1], [16,8]])
b= np.min(a,axis=0)
print("Minimum values from column:",b)
- 在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用
np.array()函数来创建一个数组。 - 现在使用
np.min()函数，并在这个方法中赋值axis=0。一旦你将打印‘b’，那么输出将显示每一列的最小值。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy minimum column
也可阅读， Python NumPy 数据类型
Python np.where min
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用
np.where()函数 - 在这个例子中，我们将使用
numpy.array()函数创建一个数组，然后使用np.min()函数，它将获得最小的数，之后我们将应用np.where()函数。
语法:
下面是 numpy.where() 方法的语法
numpy.where
(
condition
[,
x,
y
]
)
举例:
import numpy as np
new_array=np.array([15,56 ,4, 9, 65])
m = np.min(new_array)
u = np.where(new_array == m)
z=new_array[u]
print(z)
下面是以下给定代码的输出
Python np where min
Python numpy 元素智能最小值
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用 Python 来获取 NumPy 数组中的最小元素。
- 在本例中，我们将使用
np.min()函数并将数组作为参数传递。一旦你将打印‘新 _ 输出’，那么结果将显示最小值。
举例:
import numpy as np
array= np.array([13,10,45,87,67,19])
new_output= np.min(array)
print("Minimum value element-wise:",new_output)
下面是以下代码的截图
Python numpy element-wise min
Python Numpy 最小二乘法示例
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 获得 NumPy 数组中的最小平方。
- 为了执行这个特定的任务，我们将使用
numpy.linalg.lstsq()方法。在 Python 中，这种方法用于获得矩阵方程ax=b的最小平方。 - 该函数在 NumPy 模块中可用，该方法将矩阵作为参数，并总是返回解。它将检查条件，如果它是一个二维数组，那么结果在 x 的第 K 列。
语法:
下面是 numpy.linalg()函数的语法
numpy.linalg.lstsq
(
a,
b,
rcond='warn'
)
- 它由几个参数组成
a， b: 此参数表示矩阵，它将检查条件，如果是一个自变量中的二维数组，则为 K 列中的每一列测量最小值。- rcond: 默认情况下，该值采用‘警告’值，它应该是一个奇异值，并被视为零。
源代码:
import numpy as np
arr1=[[5,5,5,5],[5,5,5,5],[5,5,5,5],[5,5,5,5],[5,5,4,4]]
arr2=[5,5,5,5,5]
new_result=np.linalg.lstsq(arr1, arr2, rcond = -1)
print("Least square number:",new_result[0])
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用矩阵方程 ax=b 以及 np.linalg.lstsq() 方法，在这个函数中我们传递了数组。一旦你将打印‘new _ result[0]’，那么输出将显示最小二乘解。
下面是以下代码的截图
Python Numpy least-square example
Python numpy 最少两个数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 获取两个数组之间的最小元素。
- 通过使用
numpy.min()函数，我们可以很容易地从两个给定的数组中获得最小值。为了完成这个任务，我们首先要导入 numpy 模块，然后使用np.array()函数初始化一个数组。 - 现在声明一个变量‘final _ output’，并指定一个函数 min 作为参数，在这个函数中，我们设置了数组‘new _ arr 1’和‘new _ arr 2’。
源代码:
import numpy as np
new_arr1=np.array([23,45,67])
new_arr2=np.array([64,12,6])
final_output = min(min(new_arr1),min(new_arr2))
print("Minimum value of two arrays:",final_output)
下面是以下给定代码的实现
Python numpy minimum of two arrays
正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了两个数组的最小值
如何在 Python 中检查两个数组的最小值
通过使用 np.minimum() 函数我们可以解决这个问题。在 Python 中， numpy.minimum() 用于比较两个 numpy 数组，并且总是返回一个新的 numpy 数组。
语法:
下面是 numpy.minimum()函数的语法
numpy.minimum
(
x1,
x2,
/,
out=None,
*,
where=True,
casting='same_kind',
order='K',
dtype=None,
subok=True
[,
signature,
extobj
]
)
源代码:
import numpy as np
new_values1= np.array([45,21,29])
new_values2= np.array([85,32,12])
result = np.minimum(new_values1,new_values2)
print("Minimum value:",result)
在上面的代码中，我们导入了 numpy 库，然后使用了 np.minimum() 函数，在该函数中，我们将数组‘新值 1’和‘新值’指定为参数。
一旦打印出‘result’，输出将显示两个数组中的最小值，并将它们存储到一个新的数组中。
下面是以下代码的截图
Python numpy minimum of two arrays
Python numpy 最小值和最大值
- 在本节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中找到最大值和最小值。
- 在 Python 中,
max()函数用于查找给定轴的最大值，该函数只包含数组中的数值，在该函数中有几个参数，如 axis，arr，keepdims 。 - 在 Python 中，min()函数用于查找指定轴的最小值。
举例:
我们举个例子，检查一下如何在 NumPy Python 中求最大值和最小值。
源代码:
import numpy as np
new_array=np.array([23,4,6,16,72,95,44])
z= np.max(new_array)
print("Maximum value:",z)
d= np.min(new_array)
print("Minimum value:",d)
下面是以下给定代码的执行过程
Python numpy min and max
相关 Python NumPy 教程:
在这个 Python 教程中，我们学习了如何使用 Python 在 NumPy 数组中找到最小元素。此外，我们将涵盖这些主题。
- Python numpy 数组的最小值
- Python numpy 最小索引
- Python numpy 最小浮点
- Python numpy 最少两个值
- Python numpy 函数最小值
- Python numpy 最小元素
- Python numpy 最小列
- Python np.where min
- Python numpy 元素智能最小值
- Python Numpy 最小二乘法示例
- Python numpy 最少两个数组
- Python numpy 最小值和最大值
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python NumPy nan–完整教程
在本 Python 教程中，我们将通过如下几个例子来讨论 Python NumPy nan :
- Python numpy Nan 到零
- Python numpy 创建 Nan 数组
- Python numpy Nan 到 none
- Python numpy Nan 的意思是
- Python numpy Nan 最大值
- Python numpy Nan min
- Python 数字南索引
- Python numpy 从数组中移除 Nan
- Python numpy 用空字符串替换 Nan
- Python numpy Nan 平均值
- Python numpy Nan 等于
- Python numpy Nan 比较
目录
- Python numpy nan
- 如何检查 numpy 数组中的 nan 值(另一种方法)
- Python numpy nan 到零
- 在 numpy 数组中用零转换 nan 值的另一种方法
- Python numpy 创建 nan 数组
- 检查如何创建 numpy nan 数组的另一种方法
- Python numpy nan to none
- Python numpy nanmean
- Python numpy nanmax
- Python numpy nanmin
- Python numpy nan 索引
- Python numpy 从数组中移除 nan
- 从数组中移除 nan 值的另一种方法
- 从数组中移除 nan 值的运算符方法
- Python numpy 用空字符串替换 nan
- Python numpy nan 平均值
- Python numpy nan 等于
- Python numpy nan 比较
Python numpy nan
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy nan - 要检查一个 Python Numpy 数组中的 NaN 值，可以使用 np.isnan()方法。
- NaN 代表的不是一个数字。NaN 用于表示未定义的条目。它还用于表示给定数组中缺失的 NAN 值。
- 此方法是一个特殊的浮点值，不能转换为除 float 以外的任何其他类型。
- 我想让你记住的重要一点是，我们所有的整数值都被转换成了浮点数，这是因为 NumPy 模块定义了 NaN float 数据类型
- 它是在一个 numpy 数组中用 nan，inf 这样的特殊值定义的。
- Numpy 使用 IEEE 浮点标准进行运算。这意味着 nan 不等同于无穷大值。
语法:
下面是 numpy.isnan 的语法
numpy.isnan
(
x,
out=None,
where=True,
casting='same_kind',
order='k',
dtype=None
)
- 它由几个参数组成
- X: 输入数组
- Out: 存储结果的位置。如果提供的话，它应该具有输入所提供的形状。如果未提供或没有值，则返回新分配的数组。
- 其中:可选参数。这种情况通过输入广播。在所有条件都为真的位置，out 参数将显示在将被设置为函数结果的数组中。在其他地方，out numpy 数组将获得其原始值。
- 返回:它总是返回一个布尔表达式，其大小为原始数组的大小。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([2, np.nan, 6, 8, 9, 10, np.nan])
b = np.isnan(arr)
print(b)
- 在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，并使用函数 np 创建一个数组。数组。现在我们将创建一个变量并将值存储在 isnan 方法中。
- 输出数组有一个布尔掩码，对于原始数组中不是数字的索引为 true，对于其余的索引为 false。
下面是以下代码的截图
Python numpy nan
如何检查 numpy 数组中的 nan 值(另一种方法)
- 不是一个数字(nan)实现的标准键是唯一的值，对于该值，不等式与自身的比较应该返回 True，否则返回 false。
- 在这个方法中，我们使用函数 is_nan 和 for 循环。
- 如果是一个数字，比较应该成功，并以布尔掩码的形式返回结果。
举例:
def is_nan(x):
return (x != x)
import numpy as np
values = [float('nan'), np.nan, 55, "string", lambda x : x]
for value in values:
print(f"{repr(value):<8} : {is_nan(value)}")
下面是以下代码的截图
Python numpy nan isnan method
Python numpy nan 到零
- 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.nan_to_num。
- 用零替换数组中的 n an 值会将每个 NaN 值转换为零。
- 我们可以很容易地使用 np.nan_to_num 方法将 numpy nan 转换为零。
- 如果我们想将 nan 值转换为零，就要使用 nan_to_num()函数。它总是返回最大的正无穷大和最小的负无穷大。
语法:
numpy.nan_to_num
(
x,
copy=True,
nan=0.0,
posinf=None,
neginf=None
)
- 它由几个参数组成
- X: 输入数据
- Copy: 可选参数。是创建 x 的副本还是就地交换值。就地函数仅在转换为不需要相同数组的数组时发生。默认参数为 True。
Nan:用于填充非数字值的值。如果没有值通过数组传递，则 NaN 值将被替换为 0.0。- posinfo:用于填充正无穷大值。如果没有值被传递，那么正值将与一个大的数交换。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([2, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 10, np.nan])
b = np.nan_to_num(arr)
print(b)
- 在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，并使用函数 numpy.array 创建一个数组。
- 输出数组将以零值和 posinf 值的形式显示。
下面是以下代码的截图
Python numpy nan to zero
在 numpy 数组中用零转换 nan 值的另一种方法
- 在这个方法中，函数 isnan 产生一个布尔数组，它指示 nan 值的位置。布尔数组总是可以用于索引。
- 我们可以使用 np.where 找到一个有 Nan 值的索引值。
- 我们可以很容易地使用函数 np.where 和 np.nan 来转换带有零的 nan 值。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([[2, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 10, np.nan],
[3, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 7, np.nan ],
[4, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 6, np.nan]])
b = np.where(np.isnan(arr),0,arr)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy nan to zero np. where the method
Python numpy 创建 nan 数组
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 创建 nan 数组。
- 要创建一个具有 nan 值的数组，我们必须使用 numpy.empty()和 fill()函数。
- 它返回一个与给定数组具有相同形状和类型的数组。
- 用 np。empty((x，y))创建一个具有 x 行 y 列的未初始化的 numpy 数组。然后，我们必须在数组中给 NaN 赋值。
举例:
import numpy as np
arr = np.empty((5,5))
arr[:] = np.NaN
print(arr)
- 在上面的代码中，我们将导入一个 numpy 库，我们可以创建一个未初始化的数组，并一次性将其分配给所有条目。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 numpy.empty 和 np.nan 来创建数组中的 nan 值。
下面是以下代码的截图
Python numpy create nan array
检查如何创建 numpy nan 数组的另一种方法
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 numpy.nan 和 numpy.ones .来声明一个具有 x 行和 y 列的初始化的 numpy 数组。
- 我们使用乘法方法来获得数组中的 nan 值。
举例:
让我们举一个例子来检查如何创建一个 NumPy nan 数组
import numpy as np
b= np.nan * np.ones(shape=(3,2))
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy creates nan array np. one’s method
Python numpy nan to none
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy nan to none。 - 没有一个数(Nan)可以作为数理统计运算上的数值，而 None 值则不能至少包含不该包含的值。NaN 是一个数字浮点值，如 IEEE 754 浮点标准中所定义。None 是内部 Python 类型，更像是不存在，而不是数值无效。
- 在这个例子中，我们可以使用函数 numpy.fill()和 numpy.nan()。如果我们将一个整数数组中的值设置为 np.nan，它将自动转换为 none 值。
举例:
让我们举一个例子来检查 numpy nan 到 none
import numpy as np
A = np.array([2,3,np.nan,np.nan,np.nan])
b = A.fill(np.nan)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy nan to none
Python numpy nanmean
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy nanmean。 - 在这个例子中，我们可以使用函数 numpy.nanmean()
- 这个函数可以用来计算数组的平均值。如果数组有一个 NaN 值，我们可以在不受 NaN 值影响的情况下求出平均值。
- 它将返回数组元素的平均值。
语法:
下面是 numpy 可以表示的语法
numpy.nanmean
(
arr,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
)
举例:
import numpy as np
A = np.array([2,3,4,np.nan,np.nan])
b = np.nanmean(A)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy can mean
Python numpy nanmax
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy nanmax。 - 在这个例子中，我们可以使用函数 numpy。nanmax()。
- 这个函数用来返回一个数组的最大值，或者沿着数组中任何一个特别提到的轴。
- 移除与 arr 形状相同、具有特定轴的数组。如果是 0 维 numpy 数组，或者如果轴为 None，则返回 numpy 维数组标量。
- 沿给定轴的 numpy 数组的最大值。
语法:
下面是 np 的语法。南麦克斯()
numpy.nanmax
(
arr,
axis=None,
out=None
)
举例:
import numpy as np
A = np.array([8,4,6,np.nan,np.nan])
b = np.nanmax(A)
print("max of arr : ", np.amax(A))
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy nanmax
读取值错误:用序列设置数组元素
Python numpy nanmin
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy 闵楠。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 np.nanmin()。
- 这个函数用于返回一个数组的最小值，或者沿着数组中任何一个特别提到的轴。
- 沿给定轴的数组的最小值，提供任何 NaNs 值。
语法:
下面是 numpy.nanmin()的语法
numpy.nanmin
(
arr,
axis=None,
out=None
)
举例:
import numpy as np
A = np.array([7,2,6,np.nan,np.nan])
b = np.nanmin(A)
print("min of arr : ", np.amin(A))
print(b)
- 首先在上面的代码中，我们将创建一个 numpy 库并使用 np.array 函数创建一个函数，并在参数中分配 nan 和非 nan 值。
- 现在，我们可以很容易地使用函数闵楠()返回一个数组的最小值或沿轴的最小值。
下面是以下代码的截图
Python numpy nanmin
Python numpy nan 索引
- 在本节中，我们将讨论 Python numpy nan 索引。
- 在这个例子中，我们可以很容易地使用函数 np.argmin 来获得 nan 值的索引。
- 它将总是返回指定轴上最小值的索引，忽略 NaN 值
语法:
下面是 numpy.argmin 的语法
numpy.nanargmin
(
arr,
axis=None
)
- 它由几个参数组成
- 数组:输入数据
- 轴:可选参数。操作所沿的轴。默认情况下，使用扁平输入。
- 返回:单个索引值的数组。
举例:
import numpy as np
A = np.array([7,2,6,np.nan])
b = np.argmin(A)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy nan index
Python numpy 从数组中移除 nan
- 在这一节中，我们将讨论 Python numpy 从数组中移除 nan。
- 在这个方法中，我们可以使用 logical_not()和 isnan()函数从给定的数组中删除 nan 值。
- Logical_not()用于对 numpy 数组的元素执行逻辑 not。isnan()方法是一个布尔函数，它检查一个元素是否为 nan 值。
- 所以，最后，我们得到所有非 nan 元素的索引值。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([4,2,6,np.nan,np.nan,8,np.nan])
b = arr[np.logical_not(np.isnan(arr))]
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy remove nan from an array
从数组中移除 nan 值的另一种方法
- 要在 Python 中从 numpy 数组中删除 nan 值，我们可以很容易地使用 isfinite()函数。
- isfinite()方法是一个布尔函数，它检查一个值是否是有限的。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([3,4,6,np.nan,np.nan,9,np.nan])
b = arr[np.isfinite(arr)]
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy remove nan from array isfinite method
从数组中删除 nan 值的运算符方法
- 在这个例子中，我们可以用 np.isnan()函数连接~运算符。
- 如果 numpy 数组的维数是 2 维，它将转换为 1 维数组。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([[3,4,6,np.nan,np.nan,9,np.nan],
[2,5,6,np.nan,np.nan,3,np.nan]])
b = arr[~(np.isnan(arr))]
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy remove nan from array operator method
Python numpy 用空字符串替换 nan
- 在本节中，我们将讨论用空字符串替换 Nan 的 Python numpy。
- 在这个例子中，我们可以使用函数 replace()将 Nan 值转换为空字符串。
- 在这个方法中，我们还可以使用 panda 的模块用空字符串交换 Nan 值
举例:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': [np.nan, 1, np.nan]})
df1 = df.replace(np.nan, '', regex=True)
print(df1)
下面是以下代码的截图
Python numpy replace nan with an empty string
Python numpy nan 平均值
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy nan average。 - 在本例中，它将沿给定轴计算算术平均值，忽略 NaNs 值。它将返回数组元素的平均值。
- 默认情况下，对输入数组取平均值，否则对给定的轴取平均值。
- 在本例中，为了检查 numpy nan 平均值，我们可以使用函数 np.nanmean()。
- 它将返回数组值的平均值
语法:
numpy.nanmean
(
arr,
axis=None,
dtype=None,
out=None,
)
举例:
import numpy as np
C = np.array([4,5,6,np.nan,np.nan,8,9,5])
b = np.nanmean(C)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy nan average
Python numpy nan 等于
- 用这种方法，我们将讨论 numpy nan 等式。
- 在这个方法中，我们可以使用 numpy。测试。用 try-except 块断言 equal。
- 这个方法 equal()表示它认为 Nan 值是否相等。
- 它将以布尔掩码的形式返回结果。
- 如果 nan 值不相同，它将始终返回 false，否则返回 true。
举例:
import numpy as np
def nan_equal(a,b):
try:
np.testing.assert_equal(a,b)
except AssertionError:
return False
return True
a=np.array([3, 2, np.NaN])
b=np.array([3, 2, np.NaN])
c= nan_equal(a,b)
print(c)
下面是以下代码的截图
Python numpy nan equal
Python numpy nan 比较
- 在本节中，我们将讨论
Python numpy nan compare。 - 要检查数组中的 NaN 值，可以使用 numpy。isnan()方法。这个结果将显示一个布尔掩码，其大小与原始数组的大小相同。
- 对于原始给定数组中为 NaNs 的索引值，输出给定数组为 true，而对于其余的值，输出给定数组为 false。
举例:
def isNaN(num):
return num!= num
x=float("nan")
b =isNaN(x)
print(b)
下面是以下代码的截图
Python numpy nan compare
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- Python numpy 用空字符串替换 Nan
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- Python numpy Nan 比较
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Python NumPy 规范化+示例
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Python NumPy 规格化
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- 在 Python 中，Normalize 意味着数组的正常值有一个向量大小，我们必须将数组转换为所需的范围。为了完成这项任务，我们将使用 numpy.linalg.norm()方法。
- 这种方法基本上用于计算不同的向量范数，或者我们可以说是不同的矩阵范数，这个函数有三个重要的参数。
语法:
下面是 numpy.linalg.norm()方法的语法
linalg.norm
(
x,
ord=None,
axis=None,
keepdims=False
- 它由几个参数组成
- x: 该参数表示 n 维的输入数组
- ord: 它指定了我们希望如何获得范数的阶，默认情况下，它不取值。
- 轴:该参数检查轴是否为整数值，然后为 x 轴生成向量值，如果轴为 none，则返回向量范数。
- keepdims: 它将检查条件，如果该参数为真，则轴在输出中被赋范到左侧。
举例:
让我们举一个例子，了解如何找到一个数组的范式
源代码:
import numpy as np
arr = np.array([89,78,14,16,19,20])
result = np.linalg.norm(arr)
new_output=arr/result
print(new_output)
在上面的代码中，我们使用了 numpy 数组，然后创建了一个变量“result ”,在该变量中，我们分配了一个函数 np.linalg.norm 来计算正常值，并将每个项划分到一个数组中。
下面是以下给定代码的执行过程
Python NumPy normalize
检查 NumPy 数组中规格化的另一种方法
通过使用列表理解方法，我们可以很容易地从给定的列表中创建一个新列表。在本例中，我们必须对给定的列表“my_lis”进行规范化。在列表中，我们必须将每个项目除以所有项目的总和。
源代码:
my_lis = [[14,27,34,24]]
result = [m / sum(n) for n in my_lis for m in n]
print(result)
下面是以下代码的截图
Python NumPy normalize
这就是如何在 Python 中规范化 numpy 数组。
Python numpy 在 0 和 1 之间正常化
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 规范化 0 和 1 之间的 numpy 数组。
- 在这里，您可以通过从最小值中减去数据来归一化 0 和 1 之间的数据，在该程序中，我们使用 np.random.rand()函数的概念，该方法从给定的采样中生成，并返回指定形状的数组。
- 在创建 numpy 数组时，我们应用了 np.min 和 np.ptp 的概念。在 Python 中，
ptp代表峰到峰，这种方法有利于用户返回一系列值。在本例中，范围是(5，4)。
语法:
下面是 np.ptp()方法的语法
numpy.ptp
(
a,
axis=None,
out=None,
keepdims=<no value>
)
举例:
让我们举一个例子，看看如何在 0 和 1 之间规范化一个 numpy 数组
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.random.rand(5,4)
result = (arr1 - np.min(arr1))/np.ptp(arr1)
print(result)
在上面的代码中，一旦打印“result ”,输出将显示规范化的数组，numpy 数组中的最小值将始终规范化为 0，最大值为 1。
下面是以下给定代码的实现
Python numpy normalize between 0 and 1
Python numpy 规格化向量
这里我们可以看到如何将一个 numpy 数组规范化为一个单位向量。在这个例子中，我们通过使用 np.square root 创建了一个向量范数，这个方法将对数组中的元素之和求平方。
源代码:
import numpy as np
arr1 = np.random.random((3, 2))
new_output = arr1 / np.sqrt(np.sum(arr1**2))
print(new_output)
在上面的代码中，我们使用 np.sqrt()函数划分数据，同时将 np.sum()函数作为参数。一旦您将打印“new_output ”,那么输出将显示 numpy 数组的单位向量。
下面是以下给定代码的输出
Python numpy normalize a vector
阅读: Python NumPy max
Python Numpy 规格化数组
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 来规范化 NumPy 数组。
- 通过使用 sklearn normalize，我们可以执行这一特定任务，该方法将帮助用户将样本单独转换为单位标准，该方法仅采用一个参数，其他参数是可选的。
- 在本例中，我们设置 axis =0，表示每个要素都将被规范化，如果 axis=1，则数据将被单独规范化，同时我们将应用 np.axis 来返回 numpy 数组中的所有行。
语法:
下面是 sklearn 规范化模块的语法
sklearn.preprocessing.normalize
(
X,
norm=l2,
*,
axis=1,
copy=True,
return_norm=False
)
源代码:
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import normalize
new_arr = np.array([12,45,23,45,10,13,12])*5
new_output = normalize(new_arr[:,np.newaxis], axis=0)
print(new_output)
你可以参考下面的截图
Python Numpy normalize array
阅读: Python NumPy 形状
Python NumPy 规格化 2d 数组
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用 Python 规范化一个 numpy 二维数组。
- 在这种情况下，我们必须规范化一个 2 维数组，该数组包含由 np.array 函数生成的随机值。现在，要完成这项任务，我们必须使用 numpy.linalg.norm()方法。这种方法基本上用来计算不同的向量范数。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[89,78,14,16,19,20],
[53,12,3,4,6,17]])
new_output = np.linalg.norm(new_arr)
b=new_arr/new_output
print("Normalize 2-d array:",b)
在上面的代码中，我们首先导入了 numpy 库，然后创建了一个数组‘new _ arr’。现在使用 np.linalg.norm()函数来规范化 numpy 二维数组。
下面是以下代码的截图
Python NumPy normalize 2d array
Python NumPy 规格化每一行
- 在这里，我们可以看到如何使用 Python 规范化 Numpy 数组中的每一行。
- 在这个程序中，我们应用了 numpy ndarray sum 来计算数组中的每一行。这个方法是用向量规范化 numpy 数组的另一种方式。
- 在本例中，我们设置 axis=1，表示数据将单独标准化，同时我们将“new_arr”指定为参数。
举例:
import numpy as np
new_arr = np.array([[6,19],
[15,12]])
arr2 = np.ndarray.sum(new_arr,axis=1)
new_result=new_arr/arr2
print(new_result)
下面是以下给定代码的实现
Python NumPy normalize each row
这就是如何用 Python 中的每一行来规范化 numpy 数组。
阅读: Python NumPy 空数组
Python NumPy 归一化角度
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 中的 np.angle()函数来规范化 numpy 数组。
- 在这个例子中，我们要找出浮点和复数值的角度。为了完成这个任务，我们将使用 Numpy.angle()函数，这个方法还会将 Numpy 数组值转换为 normalize。
语法:
下面是 np.angle()函数的语法
numpy.angle
(
z,
deg=false
)
- 它由几个参数组成
- z: 该参数表示我们要计算的复数。
- deg: 默认情况下，它是一个可选参数，采用“false”值，返回以弧度为单位的角度。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.array([[6.0,19.0j],
[15+1j,12.0]])
new_result= np.angle(new_arr)
print(new_result)
下面是以下代码的截图
Python NumPy normalize angle
阅读: Python NumPy nan
Python Numpy 归一化互相关
- 在这个程序中，我们将讨论如何使用 Python 中的关联方法来规范化一个普通数组。
- 在 Python 中，相关方法表示一维向量之间的互相关，并且还定义了单个处理文本 c _ { av }[k]= sum _ na[n+k]* conj(v[n])。
语法:
下面是 numpy.correlation()方法的语法
numpy.correlate
(
a,
v,
mode='valid'
)
源代码:
import numpy as np
arr1 =np.array([6,3,4])
arr2 =np.array([2,6,7])
m = (arr1 - np.mean(arr1)) / (np.std(arr1) * len(arr1))
n = (arr2 - np.mean(arr2)) / (np.std(arr2))
new_result = np.correlate(m, n, 'full')
print(new_result)
在上面的代码中，我们通过使用名为“arr1”和“arr2”的 np.array()函数获得了两个 numpy 数组。之后，我们通过使用每个模式的互相关值来显示输出。
你可以参考下面的截图
Python Numpy normalized cross-correlation
阅读: Python NumPy 平均值
Python NumPy 归一化直方图
- 在本节中，我们将讨论如何使用 Python 中的直方图来规范化 numpy 数组。
- 这里我们可以使用 pyplot.hist()方法的概念和这个函数显示样本数据的形状。在本例中，我们将数据加载到一个 numpy 数组中，然后使用 pyplot 实例并调用 hist()方法来绘制直方图。
- 在这个程序中，我们还使用 pyplot.xtricks()方法来设置 x 轴的当前刻度位置和标签。
语法:
下面是 matplotlib.pyplot.hist()方法的语法
matplotlib.pyplot.hist
(
x,
bins=None,
range=None,
density=False,
weights=None,
cumulative=False,
bottom=None,
histtype='bar'
)
举例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
m=(4,4,4,4)
v, bins, o=plt.hist(m, density=True)
plt.xticks( np.arange(8) )
plt.show()
下面是以下代码的截图
Python NumPy normalized histogram
代码截图
Python NumPy normalized histogram
阅读: Python NumPy 绝对值
Python 规格化不带 NumPy 的矢量
- 让我们看看如何在不使用 Python NumPy 的情况下规范化一个向量。
- 在 Python 中，如果不使用 Numpy 模块，我们就无法规范化向量，因为我们必须按照单个单位范数来测量输入向量。
Python NumPy 规格化列表
- 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python Numpy 来规范化 list。
- 在本例中，我们首先创建了一个列表“my_new_lis ”,然后声明了一个变量“new_output ”,并使用列表理解方法将每一项除以所有项的总和。
举例:
my_new_lis = [[21,12,4,5]]
new_output = [s / sum(t) for t in my_new_lis for s in t]
print(new_output)
Python NumPy normalize list
这就是如何使用 Python NumPy 来规范化一个列表。
Python NumPy 规格化数据
- 在本节目中，我们将讨论如何使用 Python NumPy 来规范化数据。
- 我们已经在不同的例子中介绍了这种方法，你可以参考前面的主题。
源代码:
import numpy as np
new_arr = np.random.random((4, 5))
new_result = new_arr / np.sqrt(np.sum(new_arr**2))
print(new_result)
下面是以下代码的截图
Python NumPy normalize data
Python NumPy 归一化矩阵
- 这里我们可以看到如何使用 NumPy Python 来规范化矩阵。
- 为了完成这个任务，我们将使用 numpy.linalg.norm()方法，这个函数主要用于计算不同的向量范数。
举例:
import numpy as np
arr = np.array([21,2,5,8,4,2])
result = np.linalg.norm(arr)
new_output=arr/result
print(new_output)
在上面的代码中，我们使用了 numpy 数组“arr ”,然后声明了一个变量“result ”,在该变量中，我们分配了一个函数 np.linalg.norm 来计算法线值，并将每个项划分到一个数组中。一旦您将打印“新输出”,那么输出将显示标准化的单位向量。
你可以参考下面的截图
Python NumPy normalize matrix
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在这篇 Python 教程中，我们已经学习了如何在 Python 中规范化 NumPy 数组。此外，我们已经讨论了这些主题。
- Python numpy 在 0 和 1 之间正常化
- Python numpy 归一化向量
- Python Numpy 规范化数组
- Python NumPy 规范化 2d 数组
- Python NumPy 将每一行规范化
- Python NumPy 归一化角度
- Python Numpy 归一化互相关
- Python NumPy 归一化直方图
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- Python NumPy 规范化列表
- Python NumPy 规范化数据
- Python NumPy 归一化矩阵
Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。
