numpy 数组对象NumPy中的ndarray是一个多维数组对象,该对象由两部分组成:实际的数据,描述这些数据的元数据# eg_v1 import numpy as np a = np.arange(5) # 创建一个包含5个元素的NumPy数组a,取值分别为0~4的整数 print (a) # [0 1 2 3 4] print (a.dtype) # dtype 查看数组的数据类型 # int32 (数组a的数据类型为int32) # 确定数组的维度(数组的shape属性返回一个元组(tu…

前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange(10,16) In [2]: a Out[2]: array([10, 11, 12, 13, 14, 15]) #使用正数作为索引 In [3]: a[3] Out[3]: 13 #还可以使用负数作为索引 In [4]: a[-4] Out[4]: 12 #方括号中传入多数索引值,可同时选择多个…

1.1数组对象基础 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab…

1.创建NumPy数组 import numpy as np # 创建3*2*4的三维数组 a = np.arange(24).reshape(3, 2, 4) # 打印三维数组的所有元素 print('a数组:\n', a) # 打印三维数组的维度 print('a数组维度:\n',a.shape) # 创建3*5的随机数组 b = np.random.randint(1, 10, size=[3,5]) print('b数组:\n', b) 输出结果: a数组: [[[ 0 1 2 3] […

NumPy是Python的一个高性能科学计算和数据分析基础库,提供了功能强大的多维数组对象ndarray.jupyter notebook快速执行代码的快捷键:鼠标点击选中要指定的代码框,Shift + Enter组合键直接执行代码框中的全部代码.              Alt + Enter组合键执行完代码框中的代码在代码框的下面再添加一个空代码框. 1.创建数组 #引入numpy,并重命名为np,方便使用import numpy as np 1.1.使用numpy内置的array函数创建…

Numpy的ndarry:一种多维数组对象 Numpy最重要的一个特点就是其N维数组对象(即ndarry),该对象是一个快速而灵活的大数据集容器.你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算,其语法跟标量元素之间的运算一样: In [52]: data=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [53]: data Out[53]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [54]: data*10 Out[54]: array([[10, 20,…

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:ndarrayNumPy 数组属性1.ndarray.shape2.ndarray.ndim3.ndarray.flags4.ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1.numpy.empty2.numpy.zeros3.numpy.ones4.numpy.fullNumPy…

Numpy 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为 1 , 二维数组的秩为 2 , 以此类推:在Numpy中, 每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensios).比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组,所以一组数组就是 Numpy中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个是底层数组里的数组.而轴的数量-秩,就是数组的维数. 很多时候可以声明axis. axis = 0, 表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一类进…

Numpy 最重要的一个特点是 N 维数组对象 ndarrary ,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中每个元素在村中都有相同储存大小的区域. ndarray 内部有以下内容组成: 1.一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针 2.数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子 3.一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组 4.一个跨元组(stride),其…