# a、b、c开头: 'abs', 'absolute', 'absolute_import', 'add', 'add_docstring', 'add_newdoc', 'add_newdoc_ufunc', 'add_newdocs', 'alen', 'all', 'allclose', 'alltrue', 'amax', 'amin', 'angle', 'any', 'append', 'apply_along_axis', 'apply_over_axes', 'arange', 'arcco...
[255, 255, 255]]) # white >>> image = np.array([[0, 1, 2, 0], # each value corresponds to a color in the palette ... [0, 3, 4, 0]]) >>> palette[image] # the (2, 4, 3) color image array([[[ 0, 0, 0], [255, 0, 0], [ 0, 255, 0], [ 0, 0, 0]...
*[, key=func]) -> valueWith a single iterable argument, return its biggest item. Thedefault keyword-only argument specifies an object to return ifthe provided iterable is empty.With two or more arguments, return the largest argument.Type: builtin_function_or_method ...
def ravel(self, order=None): # real signature unknown; restored from __doc__ """ a.ravel([order]) Return a flattened array. Refer to `numpy.ravel` for full documentation. See Also --- numpy.ravel : equivalent function ndarray.flat : a flat iterator on the array. """ 1. 2. 3....
将n维的向量拆成n-1维张。返回的值是一个list,里面是拆分好的n-1维张量<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int32, numpy= array(…)>]: def unstack(value, num=None, axis=0, name="unstack"): 1. 其反操作为tf.stack: def stack(values, axis=0, name="stack")# 这里的values应该是list-li...
CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值)格式是一种常见的文件格式。通常,数据库的转存文件就是CSV格式的,文件中的各个字段对应于数据库表中的列。 NumPy中的 loadtxt 函数可以方便地读取CSV文件,自动切分字段,并将数据载入NumPy数组。 1、保存或创建新文件 import numpy as np i = np.eye(3) #eye(n)函数创...
import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) # 使用array函数创建ndarray对象。 print(a, type(a)) print(a[0], a[0:5:2]) # 用下标索引numpy数组的元素。 print(a.dtype) # 查看numpy数组的数据类型。 print(a.sum(), a.mean(), a.std()) # 查看numpy数组的和、平均值、标准差。
import numpy as np the_array = np.array([49, 7, 44, 27, 13, 35, 71]) an_array = np.where((the_array > 30) & (the_array < 50), 0, the_array) print(an_array) Output: [ 0 7 0 27 13 0 71] 给所有大于 40 的元素加 5 import numpy as np the_array = np.array([49...
array(['gt5', 'gt5', 'le5', 'gt5', 'gt5', 'le5', 'le5', 'le5', 'le5', 'le5'], dtype='<U3') np.argmax和np.argmin分别获取数组最大值和最小值的索引.1 2 3 4 5 6 # 最大值索引 print('Position of max value: ', np.argmax(arr_rand)) # 最小值索引 print('...
>>> np.add.accumulate([1,2,3,4,5]) array([ 1, 3, 6, 10, 15], dtype=int32) >>> np.add.reduce([1,2,3,4,5]) # 连加 15 >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> np.add.at(x, [0,2], 3) # 下标0和2的元素分别加3 ...