numpy 数组集合运算及下标操作

1. 数组的集合运算 1.1. 并集 np.union1d(a,b)计算数组的并集: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3]) In [3]: b = np.array([3,4,5]) In [4]: np.union1d(a,b) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 1.2. 交集 np.intersect1d(a,b)计算数组的交集: In [10]: import numpy as np I…

5_PHP数组_3_数组处理函数及其应用_9_数组集合运算函数

以下为学习孔祥盛主编的<PHP编程基础与实例教程>(第二版)所做的笔记. 数组集合运算函数 1. array_merge() 函数程序: <?php $array1 = array("color"=>"red",2,4); $array2 = array("a","b","color"=>"green","shape"=>&quo…

numpy数组的运算

numpy数组的运算数组的乘法 >>> import numpy as np >>> arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> arr array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> arr*arr array([[ 1, 4, 9], [16, 25, 36]]) 数组的减法 >>> arr-arr array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) 数组…

numpy数组之读写文件

目录通过 numpy 读写 txt 或 csv 文件通过 numpy 读写 npy 或 npz 文件读写 npy 文件读写 npz 文件通过 h5py 读写 hdf5 文件简单读取通过切片赋值总结 References 将 numpy 数组存入文件,有多种文件类型可供选择,对应地就有不同的方法来读写. 下面我将介绍读写 numpy 的三类文件: txt 或者 csv 文件 npy 或者 npz 文件 hdf5 文件通过 numpy 读写 txt 或 csv 文件 import…

SQL集合运算参考及案例(一)：列值分组累计求和

概述目前企业应用系统使用的大多数据库都是关系型数据库,关系数据库依赖的理论就是针对集合运算的关系代数.关系代数是一种抽象的查询语言,是关系数据操纵语言的一种传统表达方式.不过我们在工作中发现,很多人在面对复杂的数据库运算逻辑时会采用游标.循环.自定义函数等方式处理,因为游标是一种比较熟悉和舒适的面向过程的编程方式,很符合我们一般的逻辑思维习惯,可很不幸,这会导致糟糕的性能.显然,SQL的总体目的是你要实现什么,而不是怎样实现.大道至简,我们在工作与学习的过程中经常会发现,更好的解决方案往往是简…

numpy数组的操作

numpy - 介绍.基本数据类型.多维数组ndarray及其内建函数 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/22107553 http://www.verydemo.com/demo_c441_i137157.html numpy数组的创建.属性.操作和运算 http://www.cnblogs.com/saieuler/p/3366594.html Numpy基本操作汇总 http://www.cnblogs.com/zhangjing…

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数组的基本运算操作

一.算术运算符 In [3]: a = np.arange(0,5) Out[3]array([0, 1, 2, 3, 4]) In [4]: a+4 Out[4]: array([4, 5, 6, 7, 8]) 最简单的就是给数组加上一个标量,然后每个都元素都加上这个标量,当然也可以减乘除. 这些运算符还可以用于两个数组的运算.在numpy中这些运算符是元素级的,即只用于位置相同的元素. 此外,这些运算符还适用于返回值为numpy数值的函数. 二.自增自减运算符因为python中是没有--或…

操作 numpy 数组的常用函数

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

NumPy 中的集合运算

怎样快速找出两个数组中相同的元素? numpy.isin(element,test_elements,assume_unique = False,invert = False ) 计算test_elements中的元素,仅在元素上广播.返回与元素相同形状的布尔数组,该元素为True,其中元素元素位于test_elements中,否则返回 False. NumPy数组的集合运算 import numpy as np # 创建一维 ndarray x x = np.array([1,2,3,4,5]…

Numpy 数组操作

Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状翻转数组修改数组维度连接数组分割数组数组元素的添加与删除修改数组形状函数描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr,…

numpy之初探排序和集合运算

排序排序 numpy与python列表内置的方法类似,也可通过sort方法进行排序. 用法如下: In [1]: import numpy as np In [2]: x = np.random.randn(9) In [3]: x Out[3]: array([-0.4041504 , -0.42198556, 0.92807217, -2.66609196, 1.50915897, 0.38080873, 1.05325796, -1.16488798, 0.04062064]) In […

Numpy入门（二）：Numpy数组索引切片和运算

在Numpy中建立了数组或者矩阵后,需要访问数组里的成员,改变元素,并对数组进行切分和计算. 索引和切片 Numpy数组的访问模式和python中的list相似,在多维的数组中使用, 进行区分: 在python的list 下: a = [1,2,4] print a[2:] 打印出: [4] 这是一个数组,在Numpy的多维数组中也采用相同的模式进行数组的访问: import numpy as np a = np.arange(1,37) a = a.reshape(6,6) print a 打…

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…

lodash用法系列(1),数组集合操作

Lodash用来操作对象和集合,比Underscore拥有更多的功能和更好的性能. 官网:https://lodash.com/引用:<script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lodash.js/2.4.1/lodash.min.js"></script>安装:npm install lodash 首先通过npm安装lodash:npm i --save lodash 在js文件中引用lodash:var _ =…

对Numpy数组按axis运算的理解

Python的Numpy数组运算中,有时会出现按axis进行运算的情况,如 >>> x = np.array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x.sum(axis=0)%x.sum(axis=1) 自己初学时,容易搞混axis=0到底代表的是按行运算还是按列运算,而且这仅是针对二维数组情况,更高维数组就无法仅仅用行列来区分了. 经过自己的研究和实践后,谈一下自己的理解,读者如有不赞…

iOS 数组集合操作（交集，并集，差集，子集）

1.求数组的交集,并集,差集 NSArray *array1 = @[@"1",@"2",@"3"]; NSArray *array2 = @[@"1",@"5",@"6"]; NSMutableSet *set1 = [NSMutableSet setWithArray:array1]; NSMutableSet *set2 = [NSMutableSet setWithArray:…

Numpy数组操作

""" Numpy 数组操作修改数组形状函数描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 """ import numpy as np ''' numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=…

Python之复数、分数、大型数组数学运算（complex、cmath、numpy、fractions）

一.复数的数学运算复数可以用使用函数 complex(real, imag) 或者是带有后缀j的浮点数来指定 a=complex(2,4) print(a) # (2+4j) b=2-5j # 获取对应的实部.虚部和共轭复数 print(b.real,b.imag,b.conjugate()) # 2.0 -5.0 (2+5j) # 数学运算 print(a+b) # (4-1j) print(abs(a)) # 4.47213595499958 复数函数比如正弦.余弦或平方根,使用 cmat…

谈谈Python中列表、元组和数组的区别和骚操作

一.列表(List) 1.列表的特点列表是以方括号“[]”包围的数据集合,不同成员以“,”分隔.如 L = [1,2,3], 列表a有3个成员. 列表是可变的数据类型[可进行增删改查],列表中可以包含任何数据类型,也可以包含另一个列表.如: L = [1,2,[3,4]],列表L有3个成员,最后一个成员为一个列表. 列表可以通过序号(索引)访问其中成员,成员序号从0开始,如:a[0]=1. 列表没有shape,计算列表中成员(元素)的个数,成员以最外层的[ ]中的逗号“,”来分隔,计算方式是l…

NumPy 超详细教程（1）：NumPy 数组

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代文章目录 Numpy 数组:ndarrayNumPy 数组属性1.ndarray.shape2.ndarray.ndim3.ndarray.flags4.ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1.numpy.empty2.numpy.zeros3.numpy.ones4.numpy.fullNumPy…

玩转NumPy数组

一.Numpy 数值类型 1.前言:Python 本身支持的数值类型有 int(整型, long 长整型).float(浮点型).bool(布尔型) 和 complex(复数型).而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型,细分如下: 2.bool:布尔类型,1 个字节,值为 True 或 False. 3.int:整数类型,通常为 int64 或 int32 . 4.intc:与 C 里的 int 相同,通常为 int32 或 int64. 5.intp:用于索引,通常为 i…

Python数据分析之numpy数组全解析

1 什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础库,多用于大型.多维数据上执行数值计算. 在NumPy 中,最重要的对象是称为 ndarray 的N维数组类型,它是描述相同类型的元素集合,numpy所有功能几乎都以ndarray为核心展开.ndarray 中的每个元素都是数据类型对象(dtype)的对象.ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块 2 numpy数组创建创建Numpy数组一般有三种方法: (…

numpy数组的索引和切片

numpy数组的索引和切片基本切片操作 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[5] 5 >>> arr[5:8] array([5, 6, 7]) 切片赋值操作 1.切片赋一个值对应原来数组中的值也会变 >>> arr[5:8]=12 &g…

2.掌握numpy数组

一.改变数组形态 reshape()--通过改变数组的维度改变数组形态 import numpy as np Array=np.arange(1,17,1) Array Array_1=np.arange(1,17,1).reshape(4,4) #将数据从(16.)变为(4,4) Array_1 Array_2=np.arange(1,17,1).reshape(4,2,2)#将数据从(16.)变为(4,2,2) Array_2 展平 flatten()flatten('F')--对数组进行横…

numpy数组、向量、矩阵运算

可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/numpy%E6%95%B0%E7%BB%84%E3%80%81%E5%90%91%E9%87%8F%E3%80%81%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%BF%90%E7%AE%97.md import numpy as np import pandas as pd…

Numpy系列（三）- 基本运算操作

Numpy 中数组上的算术运算符使用元素级别.最后的结果使用新的一个数组来返回. import numpy as np a = np.array( [20,30,40,50] ) b = np.arange(4) b Out[113]: array([0, 1, 2, 3]) c = a -b c Out[114]: array([20, 29, 38, 47]) b ** 2 Out[115]: array([0, 1, 4, 9], dtype=int32) a < 34 Out[116]:…