Numpy的基本运算及操作

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Numpy的基本运算及操作

import numpy as np ''' 一.算术运算元素级 1.标量加减乘除数组(元素级:位置对应) 自增和自减通用函数 2.数组 +-*/ 数组 (元素级) 3.条件和布尔运算 a>0.5 满足的True,不满足False a[a>0.5]:满足条件的组成新的数组非元素级 1.矩阵的积 dot(A,B) A.dot(B) 2.聚合函数 [求和:a.sum(),最值:a.max(),平均值:a.mean(),标准差:a.std()] 二.数组操作 1.连接数组[同矩阵类似] 1…

Numpy入门 - 数组切片操作

本节主要演示数组的切片操作,数组的切片操作有两种形式:更改原数组的切片操作和不更改原数组的切片操作. 一.更改原数组的切片操作 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) myarr = arr[1:3] myarr[:] = 0 print(arr) #这里并没有操作arr数组,但是数据却变了 [1 0 0 4 5 6] 二.不更改原数组的切片操作(使用copy方法) import numpy as np arr = np.arr…

Numpy数组对象的操作-索引机制、切片和迭代方法

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…

Numpy 数组的切片操作

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[::-…

Numpy 中的聚合操作

# 导包 import numpy as np sum np.random.seed(10) L = np.random.random(100) sum(L) np.sum(L) min np.min(L) max np.max(L) 多维度聚合 X = np.arange(16).reshape(4,-1) """ array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) "&…

(二)初识NumPy库(数组的操作和运算)

本章主要介绍的是ndarray数组的操作和运算! 一. ndarray数组的操作: 操作是指对数组的索引和切片.索引是指获取数组中特定位置元素的过程:切片是指获取数组中元素子集的过程. 1.一维数组的索引和切片与python的列表类似: 索引: import numpy as np a = np.array([9, 8, 7, 6, 5]) print(a[2]) 7 切片:起始编号:终止编号:(不含):步长三元素用冒号分割 import numpy as np a = np.array([9…

初探numpy——广播和数组操作函数

numpy广播(Broadcast) 若数组a,b形状相同,即a.shape==b.shape,那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([[1,4,7],[2,5,8]]) print(a+b,'\n') print(a*b) [[ 2 6 10] [ 6 10 14]] [[ 1 8 21] [ 8 25 48]] 若两个数组形状不同,且有一个数组维度为1,则会触发广播机…