摘要：
NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。 实例 import numpy 阅读全文
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NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组 阅读全文
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NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 整数数组索引 以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。 实例 import numpy as np x = n 阅读全文
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NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行（不包含stop 阅读全文
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NumPy 从数值范围创建数组 学习如何从数值范围创建数组。 numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下： numpy.arange(start, stop, step, dtype) 根据 start 与 stop 指 阅读全文
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本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。 numpy.asarray numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个，比 numpy.array 少两个。 numpy.asarray(a, dtype = None, order = None 阅读全文
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NumPy 创建数组 ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。 numpy.empty numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组（空数组,随机数值）： numpy.empty(s 阅读全文
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NumPy 数组属性 本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。 NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如 阅读全文