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Python NumPy（十二）过滤器数组

摘要：过滤数组从现有数组中取出一些元素并从中创建一个新数组称为过滤。在 NumPy 中，您使用布尔索引列表过滤数组。布尔索引列表是与数组中的索引对应的布尔值列表。如果索引处的值是True该元素，则该元素包含在过滤后的数组中，如果该索引处的值是 False该元素，则从过滤后的数组中排除。例子从索阅读全文

posted @ 2022-03-28 21:30 -G 阅读(317) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（十一）排序数组

摘要：排序数组排序意味着将元素按顺序排列。有序序列是具有与元素相对应的顺序的任何序列，如数字或字母、升序或降序。 NumPy ndarray 对象有一个名为的函数sort()，它将对指定的数组进行排序。例子对数组进行排序： import numpy as nparr = np.array([3, 阅读全文

posted @ 2022-03-28 21:21 -G 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（十）搜索数组

摘要：搜索数组您可以在数组中搜索某个值，并返回匹配的索引。要搜索数组，请使用where()方法。查找值为 4 的索引：arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])x = np.where(arr == 4) 上面的示例将返回一个元组：(array([3, 5, 6],) 阅读全文

posted @ 2022-03-28 21:18 -G 阅读(596) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（九）拆分数组

摘要：拆分 NumPy 数组 Splitting 是 Joining 的逆操作。 Join 将多个数组合并为一个，Splitting 将一个数组分成多个。我们array_split()用于拆分数组，我们将要拆分的数组和拆分的数量传递给它。例子将数组拆分为 3 部分： arr = np.array([ 阅读全文

posted @ 2022-03-28 21:10 -G 阅读(1474) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（八）数组迭代

摘要：迭代数组迭代意味着一个一个地遍历元素。当我们在 numpy 中处理多维数组时，我们可以使用 forpython 的基本循环来做到这一点。如果我们迭代一维数组，它将一个一个地遍历每个元素。例子迭代以下一维数组的元素： import numpy as nparr = np.array([1, 阅读全文

posted @ 2022-03-28 21:00 -G 阅读(393) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（七）数组重塑

摘要：重塑数组重塑意味着改变数组的形状。数组的形状是每个维度中元素的数量。通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。从一维重塑到二维例子将以下具有 12 个元素的一维数组转换为二维数组。最外层维度将有 4 个数组，每个数组包含 3 个元素： import numpy as 阅读全文

posted @ 2022-03-28 20:04 -G 阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（六）数组形状

摘要：获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为的属性shape，它返回一个元组，每个索引都有对应元素的数量。例子打印二维数组的形状： import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])print(arr.shape) 自己试试阅读全文

posted @ 2022-03-28 19:59 -G 阅读(300) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（五）数组复制与视图

摘要：复制和查看的区别数组的副本和视图的主要区别在于，副本是一个新数组，而视图只是原始数组的视图。副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改都不会影响副本。视图不拥有数据，对视图所做的任何更改都会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改都会影响视图。复制：例子阅读全文

posted @ 2022-03-28 19:57 -G 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python Numpy（四）数据类型

摘要：NumPy 中的数据类型 NumPy 有一些额外的数据类型，并指代具有一个字符的数据类型，如i整数、u无符号整数等。下面是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。 i - integer b - boolean u - unsigned integer f - float c - 阅读全文

posted @ 2022-03-28 19:47 -G 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python Numpy（三）数组切片

摘要：切片数组在 python 中切片意味着将元素从一个给定索引带到另一个给定索引。我们像这样传递 slice 而不是索引：[start:end] 我们还可以定义步骤，如下所示：.[start:end:step] 如果我们不通过 start 它被认为是 0 如果我们不通过 end 它在该维度中考虑的数阅读全文

posted @ 2022-03-28 19:41 -G 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python NumPy（二）数组索引

摘要：访问数组元素数组索引与访问数组元素相同。您可以通过引用其索引号来访问数组元素。 NumPy 数组中的索引从 0 开始，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，依此类推。例子从以下数组中获取第一个元素： import numpy as nparr = np.array([1, 阅读全文

posted @ 2022-03-28 19:34 -G 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python numpy（一）定义

摘要：import random import numpy as np t1 = np.array([1, 2, 3]) print(t1) #使用numpy生产数组，=np.array(range(10)) t3 = np.arange(10) print(type(t1)) print(type(t3 阅读全文

posted @ 2022-03-19 14:32 -G 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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