FancyIndexing可以翻译为‘神奇索引’。神奇索引主要用于numpy数组中的任意元素的索引,具有强大的灵活性。 fancyIndexing的图片示例 np.reshape图示 np的神奇索引 np.array图示 np.array fancyIndexing的代码示例1 # 创建一个一位数组,元素从0到9>>>x=np.arange(10)>>>xarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])# ...
Fancy Indexing 应用在一维数组 Fancy Indexing 应用在二维数组 numpy.array 的比较 使用numpy.array 的比较结果 比较结果和 Fancy Indexing #导包importnumpy as np Top Fancy Indexing 应用在一维数组 x = np.arange(16) x[3]#3x[3:9]#array([3, 4, 5, 6, 7, 8])x[3:9:2]#array([3, 5, 7]...
import numpy as np #Fancy Indexing x = np.arange(16) np.random.shuffle(x) print(x) #打印所有的元素 print(x[2])#获取某个元素的值 print(x[1:3])#切片 print(x[3:9:2])#指定间距切片 index = [2,4,7,9] #索引数组 print(x[index])#获取索引数组中的元素的值 ind = np.array([[...
因此,NumPy 提供了 Fancy Indexing。 代码语言:javascript 复制 index=np.array([3,5,8])print(x[index])#[358] 创建一个元素值为索引位置的向量 index,直接通过x[index]来进行索引。通过结果也可以看出,np.array([x[3], x[5], x[8])和这种 Fancy Indexing 的方式是等价。 如果指定 index 为一个二维...
10 Numpy 中的比较和Fancy Indexing Fancy Indexing¶ Fancy Indexing 应用在二维数组 布尔索引很常用, 通常用于数组中的比较...
fancy indexing:传递索引数组来一次返回多个数组元素。 索引为一维数组 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpif__name__=='__main__':x=np.array([51,92,14,71,60,20,82,86,74,74])ind=[3,4,5]print(x[ind]) 结果展示: 代码语言:javascript ...
一维数组的Fancy 索引操作 二维数组的Fancy 索引操作 比较操作 x中的每一个元素与3进行对应的比较,结果为bool值 numpy中的相关API与比较操作配合使用 ()传入的值是由True和False组成的数组 np.count_nonzero() 统计非真个数 np.sum() 求和 np.any() 有一项为真,则为真 ...
人工智能基础-Numpy的arg运算-Fancy Indexing-比较 索引 获取最小值最大值索引 np.argmin(x) np.argmax(x) 1. 2. 排序和使用索引 np.sort(x) 1. Fancy Indexing 索引 二维数组的应用 numpy.array 的比较 比较结果和Fancy Indexing
python3机器学习经典算法与应用之Numpy.array——Fancy Indexing、Compare numpy.any()也适用于二维矩阵。同样可以指定维度,给指定维度下,另外一个维度的返回值。如下例:指定沿着列的方向,也就是每一行执行一次np.all()函数,只有第一行的0不满足条件,所以第一行返回值为...使用索引方式可以随机访问任意一个元素,也...
Numpy之ndarray的索引和切片 索引花式索引是一个Numpy的术语,它指利用整数数组进行索引。返回数组的副本。 如果一次传入多个索引数组,那么将会返回一个其中元素对应各个索引元组的数组. 若想同时对行和列一起进行花式索引,可以先对ndarray对象的行进行花式索引然后再实行对列的花式索引还可以使用np.ix_函数将传入的多个索...