a = np.array([1,2,3]) b = a > 2 # 逐元素比较,返回bool数组 print(b) # [False False True] b = a==a # 逐元素比较,返回bool数组 print(b) # [ True True True] 关系运算支持广播机制 import numpy as np a = np.array([2,3]) b = np.array([[2,4],[2,3]]) c = np.not...
NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认的整数类型(
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) intc 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int64intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) int8 字节(-128 to 127) int16 整数(-32768 to 32767) ...
Numpy数组 1.Numpy数组对象 Numpy中的多维数组称为ndarray,他有两个组成部分。 1.数据本身 2.描述数据的元数据 2.Numpy的数值类型 bool: 布尔型 inti:其长度取决于平台的整数(通常为int32或int64) int8:字节类型 int16:整型 int32:
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) intc 与C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) int8 字节(-128 to 127) int16 整数(-32768 to 32767...
# array([False, False, True, True, True], dtype=bool) x != 3 # 不等于 # array([ True, True, False, True, True], dtype=bool) x == 3 # 等于 # array([False, False, True, False, False], dtype=bool) 1. 2. 3. 4. ...
1、创建bool布尔数组 # 创建布尔数组;所有值为True arr_bool = np.full([3, 3], True, dtype=bool) print(arr_bool) arr_bool2 = np.ones([3, 4], dtype=bool) print(arr_bool2) # 拓展: where函数的两个参数 arr = np.arange(10) ...
(2*x)==(x**2)#array([False,True,False,False,False],dtype=bool) 如下表所示,我们对不同类型的布尔运算进行了总结。 同样的,和算术通用函数一样,这些比较运算函数也可以用于任意形状大小的数组。来看个二维数组的示例。 代码语言:javascript 复制
比较操作也可直接进行,如下,比较x1和x2各对应元素的大小,返回的是一个bool型数组。同理,可用的操作符有 ‘==’,‘!=’,‘<’,‘>’,‘<=’,‘>=’等。另外可以使用数组的any()或all()方法。只要数组中有一个值为True,则any()返回True;而只有数组的全部元素都为True,all...
L3=[True,"2",3.0,4][type(item)foritem in L3][bool,str,float,int] 但这种灵活性是有代价的:为了允许这些灵活的类型,列表中的每一项都必须包含自己的类型信息、引用计数和其他信息——也就是说,每一项都是一个完整的 Python 对象。在所有变量都属于同一类型的特殊情况下,这些信息中的大部分都是多余的:...