一.算术运算符 In [3]: a = np.arange(0,5) Out[3]array([0, 1, 2, 3, 4]) In [4]: a+4 Out[4]: array([4, 5, 6, 7, 8]) 最简单的就是给数组加上一个标量,然后每个都元素都加上这个标量,当然也可以减乘除. 这些运算符还可以用于两个数组的运算.在numpy中这些运算符是元素级的,即只用于位置相同的元素. 此外,这些运算符还适用于返回值为numpy数值的函数. 二.自增自减运算符 因为python中是没有--或…

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…

实例+解释如下(表格):关键是要明白python中数组的下标体系.一套从左往右,一套从右往左. 1 import numpy as np 2 import sys 3 4 def main(): 5 A=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]) 6 B=A.copy() 7 print A 8 print 'same as print A,',A[:] 9 print 'same as print A,',A[::1] 10 print 'reverse A,',A[::-…

一.numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型numpy数组,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构也可以用来表示numpy数组). numpy库有两个作用: 区别于list列表,提供了数组操作.数组运算.以及统计分布和简单的数学模型 计算速度快,甚至要由于python内置的简单运算,使得其成…

numpy - 介绍.基本数据类型.多维数组ndarray及其内建函数 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/22107553 http://www.verydemo.com/demo_c441_i137157.html numpy数组的创建.属性.操作和运算 http://www.cnblogs.com/saieuler/p/3366594.html Numpy基本操作汇总 http://www.cnblogs.com/zhangjing…

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) =…

Numpy 中数组上的算术运算符使用元素级别.最后的结果使用新的一个数组来返回. import numpy as np a = np.array( [20,30,40,50] ) b = np.arange(4) b Out[113]: array([0, 1, 2, 3]) c = a -b c Out[114]: array([20, 29, 38, 47]) b ** 2 Out[115]: array([0, 1, 4, 9], dtype=int32) a < 34 Out[116]:…

Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr,…

""" Numpy 数组操作 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 """ import numpy as np ''' numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=…

1. 数组的集合运算 1.1. 并集 np.union1d(a,b)计算数组的并集: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3]) In [3]: b = np.array([3,4,5]) In [4]: np.union1d(a,b) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 1.2. 交集 np.intersect1d(a,b)计算数组的交集: In [10]: import numpy as np I…