摘要：
import numpy as np print(np.char.add(["hello"],["baby"]))#['hellobaby'] print(np.char.add(["hello","A"],["baby","B"]))#['hellobaby' 'AB'] print(np.cha 阅读全文
摘要：
假设一个数是7，其在计算机内部: 原码：0000 0111 反码：0000 0111 补码：0000 0111 正数的原码，反码，补码都相同 假设一个数是-7，其在计算机内部: 原码：1000 0111 反码：1111 1000 符号位不变，其余各位按位取反 补码：1000 1111 补码就是原码符 阅读全文
摘要：
import numpy as np #1.append a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) print(np.resize(a,(3,3)),"\n ")#改变数组的形状 b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(np.append(b,1 阅读全文
摘要：
import numpy as np x=np.array([[1],[2],[3]]) y=np.array([4,5,6]) b=np.broadcast(x,y)#对y广播x #1. print(b.index) print(b.__next__())#循环到下一个(1, 4) print(b 阅读全文
摘要：
import numpy as np #1. a=np.arange(20).reshape(2,10) print(a.flat[0])#返回展开数组下标的对应元素 a.flat[0]=1000 #这种操作会改变原来的值 print(a) print(a.flatten(order="F"))#副 阅读全文
摘要：
一、广播 import numpy as np a=np.array([1,3,5,7]) b=np.array([2,4,6,8]) print(a+b) print(a-b) print(a*b)#不是矩阵乘法而是两两相成 print(a/b) a=np.array([[1,3,5,7],[2, 阅读全文
摘要：
一、切片与索引基础 import numpy as np #1.一维数组切片 arr1=np.arange(10) s=slice(2,7,2)#2到7每次增加2 print(arr1[s])#其等价于--> print(arr1[2:7:3]) print(arr1[2:-1:1])#2到最后一个 阅读全文
摘要：
一.numpy数组构建 import numpy as np one_dimensional=np.array([1,2,3,4,5])#创建一维数组 two_dimensional=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#创建二维数组 arrlast=np.arra 阅读全文