numpy数组转置与轴变换 矩阵的转置 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(15).reshape((3,5)) >>> arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> arr.T array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 1…

目录 第一章 numpy入门 1.2 numpy数组基础 1.2.1 数组的属性 1.2.2 数组的索引:获取单个元素 1.2.3 数组切片:获取子数组 1.2.4 数组的变形 1.2.5 数组的拼接和分裂 第一章 numpy入门 1.2 numpy数组基础 1.2.1 数组的属性 import numpy as np np.random.seed(0) x1 = np.random.randint(10,size=6) x2 = np.random.randint(10,size=(3,4))…

一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,Numpy的索引在一维数组中,也可以通过中括号重指定索引获取第i个值(从0开始) 如: x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8] print(x1[0]) out: 1 比较有用的一个是,numpy支持负值索引,如print(x1[-1]) out:8 负值索引的时候是从-1开始的,-1表示倒数第…

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…

可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/numpy%E6%95%B0%E7%BB%84%E3%80%81%E5%90%91%E9%87%8F%E3%80%81%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%BF%90%E7%AE%97.md import numpy as np import pandas as pd…

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…

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…

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 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…