简介 numpy 创建的数组都有一个shape属性,它是一个元组,返回各个维度的维数.有时候我们可能需要知道某一维的特定维数. 二维情况 >>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(y) [[1 2 3] [4 5 6]] >>> print(y.shape) (2, 3) >>> print(y.shape[0]) 2 &…

Python 将numpy array由浮点型转换为整型 ——使用numpy中的astype()方法可以实现,如:…

ECMAScript 5中对Array中新增了9个方法: 5个迭代方法(循环操作数组中的各个项):forEach(),map(),filter(),every()和some() 2个归并方法(迭代数组所有项,最终返回一个值):reduce()和reduceRight() 2个索引方法:indexOf()和lastIndexOf() forEach(callbackFn[,thisArg]) 遍历数组一次对数组中的各个项,依次执行 callbackFn 函数,第二个可选参数则可以为这个 callb…

array中的某些数据坏掉,想要统一处理,找到了这个方法,做个笔记. 比如,把数组中所有小于0的数字置为0 import numpy as np t = np.array([-2, -1, 0, 1, 2]) t[t<0]=0 输出结果为 [0,0,0,1,2]…

1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本. 用法及实现: >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random >>…

简单运算 现在有有个需求,给定一个数组,让数组中每一个数乘以2,怎么做呢 n = 10 L = [i for i in range(n)] L # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 2 * L # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] A = [] for e in L: A.append(2*e) A # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] L =…

为什么要用numpy Python中提供了list容器,可以当作数组使用.但列表中的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针,这样一来,为了保存一个简单的列表[1,2,3].就需要三个指针和三个整数对象.对于数值运算来说,这种结构显然不够高效.    Python虽然也提供了array模块,但其只支持一维数组,不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解),也没有各种运算函数.因而不适合数值运算.    NumPy的出现弥补了这些不足. (——摘自张若愚的<Python科学计…

数组拼接方法一 思路:首先将数组转成列表,然后利用列表的拼接函数append().extend()等进行拼接处理,最后将列表转成数组. 示例1: import numpy as np a=np.array([1,2,5]) b=np.array([10,12,15]) a_list=list(a) b_list=list(b) a_list.extend(b_list) a_list [1, 2, 5, 10, 12, 15] a=np.array(a_list) a array([ 1,  2…

1-D Array Indexing Use bracket notation [ ] to get the value at a specific index. Remember that indexing starts at 0. import numpy as np a=np.arange(12) a # start from index 0 a[0] # the last element a[-1] Output: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6, …

1. Reshape: The np.reshape() method will give a new shape to an array without changing its data. Note that the new shape should be compatible with the original shape. Here is how it works. np.reshape(a, newshape, order='C') Parameters ---------- a :…