对于高维数组,along axis操作可以变得更加复杂和有趣。让我们看一个三维数组的例子: importnumpyasnp# 创建一个3x3x3的三维数组arr=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10,11,12],[13,14,15],[16,17,18]],[[19,20,21],[22,23,24],[25,26,27]]])print("Original array shape:...
我们可以在调用apply_along_axis()时使用enumerate()函数,以获取输入数组中的行索引。具体实现方式如下: importnumpyasnpdefmy_func(x):# 在函数中,我们打印行索引fori,rowinenumerate(x):print(i,row)returnx.mean()arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])row_means=np.apply_along_axis(my_...
# 需要导入模块: import numpy [as 别名]# 或者: from numpy importapply_along_axis[as 别名]deftest_preserve_subclass(self):defdouble(row):returnrow *2classMyNDArray(np.ndarray):passm = np.array([[0,1], [2,3]]).view(MyNDArray) expected = np.array([[0,2], [4,6]]).view(MyNDArr...
array(([1, 4, 3], [6, 2, 9], [4, 7, 2])) a 返回每列最大值:np.max(a, axis=0) 返回每行最小值:np.min(a, axis=1) 返回每列最大值索引:np.argmax(a, axis=0) 返回每行最小值索引:np.argmin(a, axis=1) 数组统计
sort() Return a sorted copy of an array. >`Parameters: ` ***a*** : array_like Array to be sorted. **axis **: int or None, optional Axis along which to sort. If None, the array is flattened before sorting. The default is -1, which sorts along the last axis. **kind** : ...
array_a是待筛选或替换的数组 mask = (array_a == value) array_a [mask] = array_b[mask] 通过|= 方法 within_sector_mask |= (building_angles >= sector_angle-360+0.5*sector_width) 4、np.ma数组 十、排序 1、使用argsort()函数和take_along_axis()函数 ...
1. copy()函数实现深拷贝 # 定义一个0-9的数组 n = np.arange(10) n # 执行结果 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) n2 = n # 赋值:用的是同一块内存,n也会改变 n2[0] = 100 display(n,n2) # 执行结果 array…
arr2 = np.array([[[9, 10], [11, 12]],[[13, 14], [15, 16]]]) """级联拼接""" arr = np.concatenate((arr1, arr2)) #默认在第0维上进行数组的连接 arr_1 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) #axis指定拼接的维度,axis=1表示在第1维上对数组进行拼接 ...
(3)split/array_split是手动的指定axis参数,axis=0代表按行进行切割,axis=1代表按列进行切割4. 矩阵转置(1)可以通过ndarray.T的形式进行转置(2)也可以通过ndarray.transpose()进行转置,这个方法返回的是一个View,所以对返回值上进行修改,会影响到原来的数组 9. V...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...