随笔分类 - Numpy学习笔记
摘要：1.一维数组切片与python中列表切片非常类似。 1.1我们可以通过下标选取元素，下标从0开始。 x=np.arange(9) print(x[[4,5,6,2]]) print(type(x[[4,5,6,2]])) ''' [4 5 6 2] <class 'numpy.ndarray'> '
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摘要：在介绍数组的组合和分割前，我们需要先了解数组的维（ndim）和轴（axis）概念。 如果数组的元素是数组，即数组嵌套数组，我们就称其为多维数组。几层嵌套就称几维。比如形状为（a，b）的二维数组就可以看作两个一维数组，第一个一维数组包含a个一维数组，第二个一维数组包含b个数据。 每一个一维线性数组称为
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摘要：1.1 调用numpy的array()函数。 格式： array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0,like=None) 返回值： ndarray,满足具体要求的数组。 参数说明： | 参数 | 类型
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摘要：对于两个形状相同的数组，可以对相应位置的数进行运算。 点击查看代码 import numpy as np a=np.arange(10) b=np.arange(2,12) print(a+b) print(a-b) print(a*b) print(a//b)#取整 print(a^b) '''
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