在numpy中,使用等号(=)直接赋值返回的是一个视图,属于浅拷贝:要完整的拷贝一个numpy.ndarray类型的数据的话,只能调用copy()函数 # coding = utf-8 import numpy as np t = np.zeros(24).reshape(4, 6) t1 = t t2 = t.copy() print('t1 is t: {0}'.format(t1 is t)) print('t2 is t: {0}'.format(t2 is t)) t1[0, 2] =…

Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Python,它是Python中科学计算的核心库,可以高效的处理多维数组的计算.并且,因为它的许多底层函数是用C语言编写的,所以运算速度敲快. 基础知识 ndarray NumPy的主要对象是同类型的多维数组ndarray.它是一个通用的同构数据多维容器,所有的元素必须是相同类型的,并通过正整数元组索引.利…

浅拷贝与深拷贝 1.普通赋值 例1: a = 15b = aa = 16print(b)#例2:lst1 = [1,2,3]lst2 = lst1lst1.append(4)print(lst2)#这个情况是lst1和lst2地址相同,元素相同 2.浅拷贝 #只拷贝以及所有元素#例: #法一:直接.copy()拷贝 lst1 = [1,2,3]#lst2 = lst1lst2 = lst1.copy()print(lst2)lst1.append(4)print(lst2)print(lst1)…

简单理解: 对于一块内存,浅拷贝只是增加了一个指针,这样两个变量都指向这块内存,二深拷贝则是先开辟一块同等大小的新内存区,将待拷贝内存的内容复制过来,再赋予一个指向新内存的指针.区别在于:浅拷贝会造成对新变量产生变动时有可能会操作该变量所指的内存中所存储的内容,那么浅拷贝时改变新指针所指内存值会造成旧指针指向的内存值也随着改变,深拷贝由于新旧指针分别指向不同的内存块,也就不会有这个问题. 另外,采用深拷贝的情况下,释放内存的时候不会出现在浅拷贝时重复释放同一内存的错误.见C++primer 中文…

1.导入相应的包,本系列教程所有的np指的都是numpy这个包 1 # coding = utf-8 2 import numpy as np 3 import random 2.将二维数组转换为一维数组的方法 (1)使用reshape()函数,这个方法是间接法,利用reshape()函数的属性,间接的把二维数组转换为一维数组 (2)使用flatten()函数, 推荐使用这个方法,这个方法是numpy自带的函数 # 把二维数组转换为一维数组 t1 = np.arange(12) t2 = t1.…

在处理数组的时候经常要用到拼接,numpy中有两个非常实用的函数,可以快捷对数组进行拼接 1.hstack(tup)函数可以接收维度相同的数组,进行水平拼接. 2.vstack(tup)用来竖直拼接 演示代码如下: # coding = utf-8 import numpy as np import random t1 = np.arange(12).reshape(2, 6) t2 = np.arange(12, 24).reshape(2, 6) print(t1) print('\n')…

在numpy中,clip函数的原型为clip(self, min=None, max=None, out=None),意思是把小于min的数全部置换为min,大于max的数全部置换为max,在[min,max]之间的数则不变.out返回的是一个数组,这个数值必须和原数值维度相同,不然会报错. 调用clip函数的两种方式,设存在两个numpy.ndarray类型数组t,t1 1.numpy.clip(t, 0, 1, t1)  # 这种调用方式,t的值不会改变,修改后的数组存储在t1中 2. t1…

在numpy中,where函数是一个三元运算符,函数原型为where(condition, x, y),意思是当条件成立的时候,将矩阵的值设置为x,否则设置为y 一个很简单的应用就是,在一个矩阵当中,将大于或等于平均值的数设置为1,将小于平均值的数设置为0 1 import numpy as np 2 # 随机生成一个3行四列的矩阵,范围是1--16 3 np.random.seed(10) 4 t = np.random.randint(1, 16,(3, 4), dtype=int) 5 p…

使用numpy库可以快速将一个二维数组进行转置,方法有三种 1.使用numpy包里面的transpose()可以快速将一个二维数组转置 2.使用.T属性快速转置 3.使用swapaxes(1, 0)方法 t5 = np.arange(12).reshape(3, 4) print(t5) print("*"*20) # 将t5矩阵进行转置 t6 = t5.transpose() print(t6) print("*"*20) t7= t5.T print(t7) p…

Numpy 基础 参考https://www.jianshu.com/p/83c8ef18a1e8 import numpy as np 简单创建数组 # 创建简单列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(a) print(a, "\t", b) print("\n数组元素个数:\t",b.size) print("数组形状:\t", b.shape) print("数组维度:\t"…