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(
print(b<3) array([ True, True, True, False], dtype=bool) 此时由于进行逻辑判断,返回的是一个bool类型的矩阵,即对满足要求的返回True,不满足的返回False。上述程序执行后得到的结果是[True True True False]。 需要注意的是,如果想要执行是否相等的判断, 依然需要输入 == 而不是 = 来完成相应的逻辑判断。
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) print(np.where(arr > 5)[0]) # [6 7 8 9] print...
接着之前的Python基础知识更新,这块内容很久之前就写了一版,但是后面也没有仔细修改,现在趁着这个机会在顺一遍。 前文中,主要写了一些数据采集和数据储存内容,那么最终我们把需要把数据的内容提取出有价值的观点以及更通俗易懂的表达方式,就是最后一步的数据分析和可视化。 数据分析是对数据进行详细研究以及概括总结从...
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...
注:dtype类型的缩写形式,如np.int32、np.float64、np.bool等,另外类型也可以使用np.dtype('i2')表示 arr=np.arange(0,10,dtype=np.int32) print(arr) arr2=np.arange(0,10,dtype=np.dtype('i4')) print(arr2) 其中日期类型可以指定不同的单位,包括年、月、日、小时、分钟、秒等 ...
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。 我们可以看到, Numpy 中关于数值的类型比 Python 内置的多得多,那为什么Numpy的数组中有这么多的数据类型呢?因为Numpy本身是基于C语言编写的,C语言中本身就是有很多数据类型,所以直接引用过来了。
# 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. ...
对于bool 和 int 类型的特定化的isnan,isinf和isfiniteufuncs isfinite支持datetime64和timedelta64类型 nan_to_num中添加了新的关键字 分配过大的数组引起的 MemoryError 错误更加详细 floor,ceil和trunc现在尊重内置魔术方法 quantile现在可以在Fraction和decimal.Decimal对象上使用 ...
[True,False,True]], dtype=bool) 不同大小的数组之间的运算叫做广播(broadcasting)。 基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题,因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看,它们跟Python列表的功能差不多: In [60]: arr = np.arange(10) ...