numpy数组的分割与合并

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numpy数组的分割与合并

合并 np.newaxis import numpy as np a=np.array([1,2,3])[:,np.newaxis]#变成列向量 b=np.array([4,5,6])[:,np.newaxis]#变成列向量 c=np.vstack((a,b)) #vertical stack d=np.hstack((a,b))#horizontal stack print(a.shape ,b.shape) # ((3,1),(3,1)) print(c.shape) # (6,1) pri…

基于Python中numpy数组的合并实例讲解

基于Python中numpy数组的合并实例讲解下面小编就为大家分享一篇基于Python中numpy数组的合并实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧 Python中numpy数组的合并有很多方法,如 - np.append() - np.concatenate() - np.stack() - np.hstack() - np.vstack() - np.dstack() 其中最泛用的是第一个和第二个.第一个可读性好,比较灵活,但是占内存大.第二个则没…

【Python】numpy 数组拼接、分割

摘自https://docs.scipy.org 1.The Basics 1.1 numpy 数组基础 NumPy’s array class is called ndarray. ndarray.ndim the number of axes (dimensions) of the array. In the Python world, the number of dimensions is referred to as rank. ndarray.shape the dimensions…

Numpy数组的组合与分割详解

在介绍数组的组合和分割前,我们需要先了解数组的维(ndim)和轴(axis)概念. 如果数组的元素是数组,即数组嵌套数组,我们就称其为多维数组.几层嵌套就称几维.比如形状为(a,b)的二维数组就可以看作两个一维数组,第一个一维数组包含a个一维数组,第二个一维数组包含b个数据. 每一个一维线性数组称为一个轴.二维数组的第一个轴(axis=0)就是以数组为元素的数组,第二个轴(axis=1)就是数组中的数组.因此第一个轴的方向就是沿着列的方向,第二个轴的方向沿着行的方向. 这似乎有点反直觉,毕竟我们…

01.Numpy数组的基本应用

数组的创建数组的访问数组的合并数组的分割数组创建 >>> import numpy as np 创建一维数组 >>> x = np.arange(10) >>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 创建二维数组 >>> X = np.arange(10).reshape(2, 5) >>> X array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8,…

JAVA IO分析三：IO总结&文件分割与合并实例

时间飞逝,马上就要到2018年了,今天我们将要学习的是IO流学习的最后一节,即总结回顾前面所学,并学习一个案例用于前面所学的实际操作,下面我们就开始本节的学习: 一.原理与概念一.概念流:流动 .流向从一端移动到另一端源头与目的地程序与文件|数组|网络连接|数据库 ,以程序为中心二.IO流分类1.流向: 输入流与输出流2.数据:字节流:二进制,可以一切文件包括纯文本 doc 音频.视频等等字符流:文本文件,只能处理纯文本3.功能:节点:包裹源头处理:增强功能,提供性能三.字符…

Numpy 数组简单操作

创建一个2*2的数组,计算对角线上元素的和 import numpy as np a = np.arange(4).reshape(2,2) print (a) #[[0 1] # [2 3]] n1 = a[0,0] print (n1) # 0 n2 = a[0,1] print (n2) # 1 n3 = a[1,0] print (n3) # 2 n4 = a[1,1] print (n4) # 3 sum_1 = n1 + n3 print (sum_1) # 2 sum_2 = n2…