y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index positionnp.where(y>5)array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition,# second will replace the values t...
b= np.array([1,2,3,4,5])print("a:",a)print("b:",b) addc= a +bprint("add:", addc) minusc= a -bprint("minus:",minusc) timec= a *bprint("times:",timec) squc= a**2print("square:",squc) sinc= 10 *np.sin(a)print("sin:",sinc)print("compare:",a<3) matrix...
3)Array可以做向量运算,其中 “*” stands for elementwise product,“@” stands for matrix product。.T可对数组做转置 4)Array自带统计函数 x.mean() x.std() x * (np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]).T) # output: array([ 9, 16, 21, 24, 25, 24, 21, 16, 9]) x @ (np.array...
a=np.array([1,2,3,4,5,6])#用一个list创建一维数组 print('a=\n',a) a2=np.array((1,2,3,4,5,6))#用一个tuple创建一维数组 print('a2=\n',a2) c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#list中嵌套list创建二维数组 print('c=\n',c) c2=np.array(([1,2,3],[4,5,6]))#tuple...
arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) print(arr[:4]) Try it Yourself » Negative Slicing Use the minus operator to refer to an index from the end: Example Slice from the index 3 from the end to index 1 from the end: importnumpyasnp ...
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %config InlineBackend.figure_format = 'svg' # 方法一:通过array函数将Python中的list转成ndarray对象 array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int8) array1 type(array1) #数组元素的个数 ...
# max minus mix lambda fnfn = lambda x: x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we ve just created abovedframe.apply(fn) 4、isin() lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。 # Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df...
NumPy(Numerical Python) 支持多维数组与矩阵运算,提供大量针对数组和矩阵运算的数学函数库。它的前身是Numeric,后来在Numeric中结合了另一个程序库Numarray的特色,并加入了一些其它功能从而演变成了今天的NumPy。 1、安装和导入 使用pip安装numpy: pipinstallnumpy ...
c=np.array([[50,55,60],[65,70,75],[80,85,90]]) 1. 2. 3. 如果在创建的时候没有指定数据类型,那么默认是int32 强制类型转换 方法一: b.dtype=np.uint8 1. 虽然dtype变了,但是shape也变了,再看看里面的数据 除了原先的数据,又添加了新的数据0 ...
array([self._traverse(x, self.root) for x in X]) def predict_class_probs(self, X): """ 使用训练好的决策树来返回`X`中每个示例的类别概率。 参数 --- X : :py:class:`ndarray <numpy.ndarray>`,形状为`(N, M)` `N`个示例的训练数据,每个示例有`M`个特征 返回 --- preds : :py:c...