初识numpy的多维数组对象ndarray

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初识numpy的多维数组对象ndarray

PS:内容来源于<利用Python进行数据分析> 一.创建ndarray 1.array :将一个序列(嵌套序列)转换为一个数组(多维数组) In[2]: import numpy as np In[3]: arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) In[4]: arr Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) In[5]: arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7…

Numpy的ndarry：一种多维数组对象

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,…

jquery解析php通过ajax传过来的json二维数组对象

ajax获得php传过来的json二维数组对象,jquery解析 php代码: <?php $news = array( '武汉'=>array(1,2,3), '广州'=>array('rain','shu','fruit'), '北京'=>array('yellow','orange','black'), '上海', '深圳' ); echo json_encode($news); 前台页面 <!DOCTYPE html> <html lang="e…

Numpy 笔记: 多维数组的切片(slicing)和索引(indexing)【转】

目录切片(slicing)操作索引(indexing) 操作最简单的情况获取多个元素切片和索引的同异切片(slicing)操作 Numpy 中多维数组的切片操作与 Python 中 list 的切片操作一样,同样由 start, stop, step 三个部分组成 import numpy as np arr = np.arange(12) print 'array is:', arr slice_one = arr[:4] print 'slice begins at 0 and…

Python数据分析 | Numpy与1维数组操作

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/142 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 n维数组是NumPy的核心概念,大部分数据的操作都是基于n维数组完成的.本系列内容覆盖到1维数组操作.2维数组操作.3维数组操作方法,本篇讲解Numpy与1维数组操作. 一.向量初始化可以通过Python列表创建NumPy数组. 如图…

ndarray：一种多维数组对象

ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的.每个数组都有一个shape(一个表示各维度大小的元组)和一个dtype(一个用于说明数组数据类型的对象). In []: import numpy as np In []: data = np.array([[,,,],[,,,]]) In []: data Out[]: array([[, , , ], [, , , ]]) In []: data.shape Out[]: (, ) In []: data.…