import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.arange(10)
x
"""
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
"""
X = np.arange(15).reshape((3, 5))
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""

numpy.array 的基本属性

.ndim

.shape

.size

x.ndim      #
x.shape # (10,)
x.size #
X.ndim #
X.shape # (3, 5)
X.size #

numpy.array 的数据访问

x       # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
x[-1]   #
x[:5]   # array([0, 1, 2, 3, 4])
x[5:]    # array([5, 6, 7, 8, 9])
x[::2] # array([0, 2, 4, 6, 8])
x[1::2] # array([1, 3, 5, 7, 9])
x[::-1] # array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""
X[0,-1] #
X[:2, :3]
"""
array([[0, 1, 2],
[5, 6, 7]])
"""
X[:2, ::2]
"""
array([[0, 2, 4],
[5, 7, 9]])
"""
X[::-1, ::-1]
"""
array([[14, 13, 12, 11, 10],
[ 9, 8, 7, 6, 5],
[ 4, 3, 2, 1, 0]])
"""
X[0, :] # array([0, 1, 2, 3, 4])
X[:, 0] # array([ 0, 5, 10])

Subarray of numpy.array

X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""
subX = X[:2, :3]
subX
"""
array([[0, 1, 2],
[5, 6, 7]])
"""
subX[0, 0] = 100
subX
"""
array([[100, 1, 2],
[ 5, 6, 7]])
"""
X
"""
array([[100, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[ 10, 11, 12, 13, 14]])
"""
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""
subX = X[:2, :3].copy()
subX[0, 0] = 100
subX
"""
array([[100, 1, 2],
[ 5, 6, 7]])
"""
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""

Reshape

x  # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
x.shape # (10,)
x.ndim #
a = x.reshape(1,10)
a # array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
a.ndim #
a.shape # (1, 10)
b = x.reshape(2, 5)
b
"""
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
"""
b.shape # (2, 5)
b.ndim #
x.reshape(-1, 10)
"""
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
"""
x.reshape(10, -1)
"""
array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6],
[7],
[8],
[9]])
"""

numpy.array 基本操作的更多相关文章

  1. 第四十篇 入门机器学习——Numpy.array的基本操作——向量及矩阵的运算

    No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有 ...

  2. NumPy的基本操作

    1 简介 NumPy 是用于处理数组的 python 库,部分用 Python 编写,但是大多数需要快速计算的部分都是用 C 或 C ++ 编写的.它还拥有在线性代数.傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数 ...

  3. (零)机器学习入门与经典算法之numpy的基本操作

    1.根据索引来获取元素* 创建一个索引列表ind,用来装载索引,当numpy数据是一维数据时:一个索引对应的是一个元素具体的例子如下: import numpy as np # 数据是一维数据时:索引 ...

  4. python numpy array 的一些问题

    1 将list转换成array 如果list的嵌套数组是不规整的,如 a = [[1,2], [3,4,5]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,但是a中得元素 ...

  5. numpy.array

    关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种. 好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的. 我们主要 ...

  6. gensim与numpy array 互转

    目的 将gensim输出的格式转化为numpy array格式,支持作为scikit-learn,tensorflow的输入 实施 使用nltk库的停用词和网上收集的资料整合成一份新的停用词表,用来过 ...

  7. 找出numpy array数组的最值及其索引

    在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where ...

  8. 「Python」Convert map object to numpy array in python 3

    转自Stackoverflow.备忘用. Question In Python 2 I could do the following: import numpy as np f = lambda x: ...

  9. Python Numpy Array

    Numpy 是Python中数据科学中的核心组件,它给我们提供了多维度高性能数组对象. Arrays Numpy.array   dtype 变量 dtype变量,用来存放数据类型, 创建数组时可以同 ...

随机推荐

  1. Scala和Java混合项目搭建:(Eclipse)

     Scala和Java混合项目搭建:(Eclipse)  项目结构: pom.xml: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0. ...

  2. raspbian修改swap分区为硬盘上的分区

    一直以为raspbian的swap分区和平常装系统时候的swap分区是一样的,最近用u盘插在树莓派上运行后发现这个交换分区和我想象中不一样. 百度后发现它是一个文件挂上去的.直接搞把! pi@rasp ...

  3. 配置中心-Apollo

    配置中心-Apollo 2019/10/01 Chenxin 配置服务主要有 携程Apollo.百度Disconf.阿里ACM,目前以Apollo用户量最大.适用场景,多用于微服务,与K8S结合好. ...

  4. 打造属于自己的 HTML/CSS/JavaScript 实时编辑器

    转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者.原文出处:https://blog.bitsrc.io/build-an-html-css-js-playgr ...

  5. VPGAME 的 Kubernetes 迁移实践

    作者 | 伍冲斌  VPGAME 运维开发工程师 导读:VPGAME 是集赛事运营.媒体资讯.大数据分析.玩家社群.游戏周边等为一体的综合电竞服务平台.总部位于中国杭州,在上海和美国西雅图分别设立了电 ...

  6. php函数fsockopen的使用

    函数说明:fsockopen — 打开一个网络连接或者一个Unix套接字连接 语法: resource fsockopen ( string $hostname [, int $port = -1 [ ...

  7. mycat+mysql搭建高可用集群1--垂直分库

    mycat垂直分库 本文主要介绍了如何使用mycat对mysql数据库进行垂直分库,包括: 垂直分库的步骤 垂直分库的环境准备 配置mycat垂直分库 1. 垂直分库的步骤 收集分析业务模块间的关系 ...

  8. Javascript字符串常用方法详解

    字符串 字符串就是一个或多个排列在一起的字符,放在单引号或双引号之中. 'abc'"abc" length属性 js里的字符串类似于数组,都是一个一个字符拼凑在一起组成的,因此可以 ...

  9. Java 异常处理的 20 个最佳实践,你知道几个?

    异常处理是 Java 开发中的一个重要部分,是为了处理任何错误状况,比如资源不可访问,非法输入,空输入等等.Java 提供了几个异常处理特性,以try,catch 和 finally 关键字的形式内建 ...

  10. 远程控制服务(SSH)之Linux环境下客户端与服务端的远程连接

    本篇blog将讲述sshd服务提供的两种安全验证的方法,并且通过这两种方法进行两台Linux虚拟机之间的远程登陆. 准备工作: (1)     准备两台安装有Linux系统的虚拟机,虚拟机软件采用VM ...