1.dataframe转成numpy array 把Pandas中的dataframe转成numpy中的array df=df.values 2.series和dataframe转换 import pandas as pd //y_pred是ndarray //将ndarray转为series pred = pd.Series(y_pred.tolist()) //y_test、content、都是series dict = {'prediction':pred.values, '内容':y_test.values,...
arr=np.array([1,2,3]) arr1=np.array((1,2,3)) arr2=np.array([(1,2,3,4),(5,6,7,8)]) arr3=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) arr4=np.array(((1,2,3),(4,5,6))) array里面可以传递列表也可以是元祖,也可以是多维列表也可以是多维元祖 numpy内置建立特殊数组对函数 np...
1, 8, 19, 16, 18, 10, 11, 2, 13, 14, 3])# Divide by 2 and check if remainder is 1cond = np.mod(array, 2)==1condarray([False, True, False, True, False, False, False, True, False, True, False, True])# Use extract to get th...
sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array(sex)---array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,retstep=False, dtype=None, axis=0)[...
array1=np.array([1,2,3,4,5])array2=np.array([6,7,8,9,10])result=array1+array2print(result)Output:[79111315] NumPy可以一次对整个数组执行操作,并且更有效地处理底层细节。 效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法...
Write a Pandas program to convert a NumPy array to a Pandas series. Sample Solution: Python Code : import numpy as np import pandas as pd np_array = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) print("NumPy array:") print(np_array) new_series = pd.Series(np_array) print("Converted Pandas ...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个简单的 Pandas Seriesseries=pd.Series([1,2,3,4,5],index=["a","b","c","d","e"])# 转换为 NumPy 数组numpy_array=series.values# 打印结果print(numpy_array) Python Copy Output: 示例2: 使用to_numpy()方法 ...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array...
cond=np.mod(array, 2)==1 cond array([False, True, False, True, False, False, False, True, False, True, False, True])# Use extract to get the values np.extract(cond, array) array([ 1, 19, 11, 13, 3])# Applycondition on extract directly ...
arr3=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) In [ ]: arr3 In [ ]: # 使用其他函数创建数组np.arange(0,10,1) In [ ]:等差 np.linspace(1,10,10) In [ ]:零矩阵 np.zeros([4,5]) In [ ]:全是一的矩阵 ...