Numpy 对于矩阵的操作持续更新
>>> import numpy as np
>>> a = np.random.randint(10,size=(5,5))
>>> a
array([[0, 8, 3, 0, 2],
[0, 6, 6, 6, 3],
[0, 3, 6, 8, 7],
[2, 6, 1, 4, 4],
[4, 1, 5, 6, 4]])
1. 数组切片
随机生成5x5的一个矩阵
提取矩阵第n列
>>> a[:,3]
array([0, 6, 8, 4, 6])
提取矩阵第n行
>>> a[3,:]
array([2, 6, 1, 4, 4])
提取矩阵第n行到第n+m行
>>> a[1:4]
array([[0, 6, 6, 6, 3],
[0, 3, 6, 8, 7],
[2, 6, 1, 4, 4]])
提取矩阵第n行到第n+m列
>>> a[:,1:4]
array([[8, 3, 0],
[6, 6, 6],
[3, 6, 8],
[6, 1, 4],
[1, 5, 6]])
使用布尔数组选取数据集中大于4的数字
>>> a[a>4]
array([8, 6, 6, 6, 6, 8, 7, 6, 5, 6])
使用布尔数组选取数据集中第二列大于3的数字所在的行
>>> a[a[:,1]>3]
array([[0, 8, 3, 0, 2],
[0, 6, 6, 6, 3],
[2, 6, 1, 4, 4]])
使用布尔数组选取数据集中第二列等于3的数字所在的行
>>> a[a[:,1]==6]
array([[0, 6, 6, 6, 3],
[2, 6, 1, 4, 4]])
使用布尔数组设置值,把数组a中小于4的值都设置为0
>>> a[a<4]=0
>>> a
array([[0, 8, 0, 0, 0],
[0, 6, 6, 6, 0],
[0, 0, 6, 8, 7],
[0, 6, 0, 4, 4],
[4, 0, 5, 6, 4]])
使用一维布尔数组设置整行或列:把第一列中含有数字6的行,全部设置为7
>>> a[a[:,1]==6]=7
>>> a
array([[0, 8, 3, 0, 2],
[7, 7, 7, 7, 7],
[0, 3, 6, 8, 7],
[7, 7, 7, 7, 7],
[4, 1, 5, 6, 4]])
取特定顺序行的数组,通过传递一个列表或整形ndarray来指定想要的顺序
>>> a[[1,3,4]]
array([[7, 7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7, 7],
[4, 1, 5, 6, 4]])
2.数组索引
返回array中数字6的索引值
>>> np.where(a==6)
(array([1, 1, 1, 2, 3, 4]), array([1, 2, 3, 2, 1, 3]))
返回的是一个tuple,第一个代表的是按列查找的索引值,第二个代表的是按行查找的索引值
类似的
>>> np.argwhere(a==6)
array([[1, 1],
[1, 2],
[1, 3],
[2, 2],
[3, 1],
[4, 3]])
返回的是一个array
3.类型转换
类型转换
>>> a.astype(np.float)
array([[0., 8., 3., 0., 2.],
[0., 6., 6., 6., 3.],
[0., 3., 6., 8., 7.],
[2., 6., 1., 4., 4.],
[4., 1., 5., 6., 4.]])
>>> a.astype(np.str)
array([['0', '8', '3', '0', '2'],
['0', '6', '6', '6', '3'],
['0', '3', '6', '8', '7'],
['2', '6', '1', '4', '4'],
['4', '1', '5', '6', '4']], dtype='<U21')
数组和纯量之间的操作
>>> a*a
array([[ 0, 64, 9, 0, 4],
[ 0, 36, 36, 36, 9],
[ 0, 9, 36, 64, 49],
[ 4, 36, 1, 16, 16],
[16, 1, 25, 36, 16]])
>>> a-a
array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]])
纯量的算术操就是把操作值作用于每一个元素
>>> a-3
array([[-3, 5, 0, -3, -1],
[-3, 3, 3, 3, 0],
[-3, 0, 3, 5, 4],
[-1, 3, -2, 1, 1],
[ 1, -2, 2, 3, 1]])
>>> a*3
array([[ 0, 24, 9, 0, 6],
[ 0, 18, 18, 18, 9],
[ 0, 9, 18, 24, 21],
[ 6, 18, 3, 12, 12],
[12, 3, 15, 18, 12]])
Numpy 对于矩阵的操作持续更新的更多相关文章
- NumPy速查笔记(持续更新中)
目录 1 总览 2 ndarray 3 常用API 3.1 创建ndarray (1)将Python类似数组的对象转化成Numpy数组 (2)numpy内置的数组创建 (3)从磁盘中读取标准格式或者自 ...
- MySQL日常运维操作---持续更新
1.查看当前连接数: 这些参数都是什么意思呢? Threads_cached ##mysql管理的线程池中还有多少可以被复用的资源 Threads_connected ##打开的连接数 Threads ...
- js 常用操作 -- 持续更新
替换数组中某一元素: array.splice(2, 1, '哈哈'); // 2 表示指定数组中2下标元素,1表示要删除的项数,哈哈 是替换后的值 在数组中某元素之前增加元素: array.spli ...
- jgGrid常用操作--持续更新
最近有使用到jqGrid框架,有个需求是单击某个字段,比如name,然后把id带过去执行一个function,网上有说用线获取选中行,然后再得到id的方法,此方法经实验,必须要先选中才行,在用户没有进 ...
- Swift字符串操作-持续更新-2022
Swift字符串追加 var str = "OC" str.append(" Swfit") print(str) // 输出结果: OC Swift 输出结果 ...
- 【oracle笔记1】基础知识大集锦:增删改,数据类型,用户操作,持续更新中···
什么是数据库?数据库就是用来存储和管理数据的仓库.首先我来简单介绍一下各数据库的背景,常见的数据库如下,oracle:甲骨文公司(市场占用率最高),oracle也是一个公司名,翻译过来就是甲骨文的意思 ...
- 前端深入之js篇丨Array数组操作从入门到成神Up Up Up,持续更新中
写在前面 随着前端深入的不断学习,发现数组这个数据结构在前端中有着相当大的存在感,由于我初学前端的时候并没有系统性的学习数组,所以我将通过这篇文章同你一起学习数组,希望我们能一起进步,学会熟练操作数组 ...
- PTA|团体程序设计天梯赛-练习题目题解锦集(C/C++)(持续更新中……)
PTA|团体程序设计天梯赛-练习题目题解锦集(持续更新中) 实现语言:C/C++: 欢迎各位看官交流讨论.指导题解错误:或者分享更快的方法!! 题目链接:https://pintia.cn/ ...
- 值得学习的C/C++开源项目 持续更新
值得学习的C语言开源项目 持续更新 文章目录 值得学习的C语言开源项目 持续更新 - 1. Webbench - 2. Tinyhttpd - 3. cJSON - 4. CMockery - 5. ...
随机推荐
- NGK公链生态所如何保障用户的数字资产隐私安全?
距离NGK生态所正式上线已经没剩下几天时间了,NGK全网算力总量正在持续猛增,NGK日活账户也在大幅度增多.可以看出,币圈的生态建设者们是十分看好NGK生态所的.那么,有这么多的生态建设者涌入NGK生 ...
- Windows 常用命令与快捷键
1.自选区截图Shift+win+s 2.全屏截图Prtsc 3.活动窗口截图Alt+Prtsc 4.新建文件夹Ctrl + Shift + N 5.返回上级目录Alt + 上方向键 6.后退到上一次 ...
- Filter理解
web中Filter通过<init-param>添加参数.web.xml中的配置: <filter> <filter-name>AuthFilter</fil ...
- BigDecimalUtil:对double类型的数据进行处理(加减乘除、四舍五入、类型转换、比较两个值的大小)
该工具类所在的包:import java.math.BigDecimal; 项目中使用该工具类的相关代码: // 如果Output表中已经存在该节点(插入数据的节点)的信息,则修改Output表中的这 ...
- Django-1.11中文文档-模型Models(一)
官方文档链接 模型是数据信息的唯一并明确的来源.它包含了我们储存的数据的基本字段和行为.通常,每个模型映射到一张数据库表. 基本概念: 每个模型都是django.db.models.Model的一个子 ...
- 剑指 Offer 09. 用两个栈实现队列 +java中栈和队列的使用
剑指 Offer 09. 用两个栈实现队列 题目链接 class CQueue { private Stack<Integer> sta1; private Stack<Intege ...
- pytorch(10)transform模块(进阶)
图像变换 Pad 对图片边缘进行填充 transforms.Pad(padding,fill=0,padding_mode='constant') padding:设置填充大小,(a,b,c,d)左上 ...
- Java 中为什么要设计包装类
尽人事,听天命.博主东南大学硕士在读,热爱健身和篮球,乐于分享技术相关的所见所得,关注公众号 @ 飞天小牛肉,第一时间获取文章更新,成长的路上我们一起进步 本文已收录于 「CS-Wiki」Gitee ...
- 简述Python垃圾回收机制和常量池的验证
目录 通过代码验证python解释器内部使用了常量池 Python的引入 变量的引入 为什么要有变量 定义变量 常量引入 常量池引入 Python解释器 Python变量存储机制 Python垃圾回收 ...
- WPF 实战 - 翻页控件
1. 先上效果 <StackPanel Orientation="Horizontal" HorizontalAlignment="Center"> ...