matrix.A base array:返回矩阵基于的数组 矩阵对象的方法: all([axis, out]) :沿给定的轴判断矩阵所有元素是否为真(非0即为真) any([axis, out]) :沿给定轴的方向判断矩阵元素是否为真,只要一个元素为真则为真。 argmax([axis, out]) :沿给定轴的方向返回最大元素的索引(最大元素的位置). argmin
下面是一种方法来删除仅包含NaN的行和列: 首先,导入numpy库: 代码语言:txt 复制 import numpy as np 创建一个示例的numpy数组: 代码语言:txt 复制 arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, np.nan], [7, 8, 9]]) 使用numpy.isnan()函数判断数组中的元素是否为NaN: 代码语言:txt 复制...
'max', 'maximum', 'maximum_sctype', 'may_share_memory', 'mean', 'median', 'memmap', 'meshgrid', 'mgrid', 'min', 'min_scalar_type', 'minimum', 'mintypecode', 'mirr', 'mod', 'modf', 'moveaxis', 'msort', 'multiply', 'nan', 'nan_to_num', 'nanargmax', 'nanargmin', ...
1、数组的拼接 import numpy as np t1 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]) t2 = np.array([[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23]]) print(np.vstack((t1, t2))) # 竖直拼接 print(np.hstack((t1, t2))) # 水平拼接 1. ...
3. numpy.nanmax() 求数组中除去nan的最大值 x_max=np.nanmax(x,axis=0) axis代表想求第几维度的最大值,如果不加,则求整个数组的最大值。 b=np.array([[2,4,1],[np.nan,5,np.nan]]);#除nan最大值b_nanmaxall=np.nanmax(b);print("数组中除nan最大值")print(b_nanmaxall)b_nanmax1...
ifnp.all(np.isnan(arr)): mean_val =0# 或其他默认值else: mean_val = np.nanmean(arr) AI代码助手复制代码 5.2 混合类型数组 当数组包含非数值类型时,需要先转换: arr_mixed= np.array([1,'a', np.nan], dtype=object)arr_float= arr_mixed.astype(float)# 转换失败会报错 ...
importnumpyasnpa=np.array([np.nan,1,2,np.nan,3,4,5])print(a[~np.isnan(a)]) 输出结果为: [1.2.3.4.5.] 以下实例演示如何从数组中过滤掉非复数元素。 实例 importnumpyasnpa=np.array([1,2+6j,5,3.5+5j])print(a[np.iscomplex(a)]) ...
np.median np.nanmedian 计算元素的中位数 补充:使用np.sum或者是a.sum即可实现。并且在使用的时候,可以指定具体哪个轴。同样python中也内置了sum函数,但是python内置的sum函数执行效率没有np.sum那么高。 14.4 布尔数组的函数 函数名称描述 np.any 验证任何一个元...
数据科学:Matplotlib、Seaborn笔记 - 知乎 (zhihu.com)数据科学:Scipy、Scikit-Learn笔记 - 知乎 (zhihu.com)一、Numpy numpy.ndarray:n维数组在numpy中以 np.nan表示缺失值,它是一个浮点数。np.randomnp.rand…
1.1. 使用np.array创建数组 1.2. 使用np.arange创建数组 1.3. np.random.random创建数组 1.4. np.random.randint创建数组 1.5. 特殊函数 1.6. 注意 2. 数组数据类型 2.1 数据类型 2.2 创建数组指定数据类型 2.3 查询数据类型 2.4 修改数据类型 2.5 总结 ...