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')…

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…

1.画水平虚线 直接建一个shape,设置stroke属性就行了,再将这个属性直接作为background的drawable属性引入就行了 注意在4.0以上的真机加一句 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:shape="line&q…

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.…

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…

1.基本概念   数组中的每一项称为元素,每个元素都通过数字索引(也可以称为下标)访问,编号从0开始.例如,第4个元素的索引为3.下面的程序创建了一个int类型的数组,把一些值放入数组中并将每个值打印出来: class ArrayDemo { public static void main(String[] args) { // 声明数组 int[] anArray; // 指定数组的空间 anArray = new int[10]; // 初始化每个元素 anArray[0] = 100; a…

NumPy 的ndarray:一种多维数组对象 该对象是一个快速且灵活的大数据容器,可以利用这种数组对整个数据进行科学计算,语法跟标量元素之间的计算一样. 创建ndarray的方法: array函数:它接受一些序列型的对象,然后产生一个含有传入数据的numpy数组. import numpy as np data1 = [1,3,6.5,3] data2 = [[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10]] np_data = np.array(data1) np_data2 = np.ar…

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…

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] =…