假设我们有一个2D数组,并且我们希望根据某些条件选择其中的元素。 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个2D数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个布尔数组,表示每个元素是否大于4 bool_arr = arr > 4 print("原始数组:") print(arr) print("布...
from numpy import array # define array data = array([[11, 22], [33, 44], [55, 66]]) # index data print(data[0,0]) 运行该示例将输出数据集中的第一项。 代码语言:txt AI代码解释 11 如果我们对第一行中的所有项感兴趣,可以将第二个索引留空,例如: 代码语言:txt AI代码解释 # 2d index...
from numpy import array # define array data = array([11, 22, 33, 44, 55]) # index data print(data[0]) print(data[4]) 运行该示例将打印数组中的第一个和最后一个值。 11 55 为数组边界指定太大的整数会导致错误。 # simple indexing from numpy import array # define array data = array(...
data = array([[11, 22], [33, 44], [55, 66]]) # index data print(data[0,0]) 运行该示例将打印数据集中的第一个数字。 11 如果我们对第一行中的所有项感兴趣,可以将第二维索引留空,例如: # 2d indexing from numpy import array # define array data = array([[11, 22], [33, 44], ...
# 2d indexingfromnumpyimportarray# define arraydata=array([[11,22],[33,44],[55,66]])# index dataprint(data[0,]) 这将打印第一行数据。 [1122] 3. 数组切片 数组切片是对Python和NumPy数组的初学者造成问题的一个知识点。 可以对列表和NumPy数组等结构进行切片。这意味着可以索引和检索结构的子序列...
Example: 2-D NumPy Array Indexing importnumpyasnp# create a 2D arrayarray1 = np.array([[1,3,5,7], [9,11,13,15], [2,4,6,8]])# access the element at the second row and fourth columnelement1 = array1[1,3]# returns 15print("4th Element at 2nd Row:",element1)# access the...
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 使用np.zeros创建初始值为0的数组: np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.]) 创建2维数组: np.zeros((3,6)) array([[0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0.], ...
Fast vectorized array operations for data munging and clean, subsetting and filtering, transformation, and any other kinds of computaions.(快速的向量化数组运算, 数据整理和清洗, 选取子集和过滤,数据转换,计算等) Common array algorithms(常见的数组算法) like sorting, unique, and set operations. ...
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 1. 2. 使用np.zeros创建初始值为0的数组: np.zeros(10) array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) 1. 2. 创建2维数组: np.zeros((3, 6)) 1. array([[0., 0., 0., 0., 0., 0.], ...
使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。 >>> import numpy as np >>> a = np.array([2,3,4]) >>> a array([2, 3, 4]) >>> a.dtype dtype('int64') >>> b = np.array([1.2, 3.5, 5.1]) >>> b.dtype dtype('float64') ...