array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]) 21、count_nonzero 计算所有非零元素并返回它们的计数。 a = np.array([0,0,1,1,1,0])np.count_nonzero(a)--------------------------3 22、argwhere 查找并返回非零元素的所有下标。 a = np
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None) shape:阵列的形状。 Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float ' np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0],[0, 0, 0]]) np.zeros(5)---array([0., 0., 0.,...
array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]) 21、count_nonzero 计算所有非零元素并返回它们的计数。 numpy.count_nonzero(a, axis=None, *, keepdims=False) a = np.array([0,0,1,1,1,0]) np.count_nonzero(a) --- 3 22、argwhere 查找并返回非零元素的所有下标。 nump...
3.3 numpy count_nonzero() 用于统计非零元素的个数 import numpy as np >>> np.count_nonzero(np.eye(4)) 4 >>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]]) 5 >>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]], axis=0) array([1, 1, 1, 1, 1]) >>> np...
np.count_nonzero 使用稀疏数组是很常见的。 通常,它们是对具有高基数(High-Cardinality)或只有许多二进制列的分类特征进行独热编码的结果。 你可以使用count_nonzero来检查任意数组中非零元素的数量: a = np.random.randint(-50, 50, size=100000) >>> np.count_nonzero(a) 98993 ...
np.count_nonzero(a) 98993 100k 随机整数中,~1000个为零。 np.array_split 它可以用来将 ndarray 或 dataframe 分成 N 个 bucket。此外,当你想要将数组分割成大小不相等的块(如 vsplit )时,它不会引发错误: importdatatableasdt df = dt.fread("data/train.csv").to_pandas ...
空值不可以用 “==” 来进行比较,可以用numpy自带的方法进行判断。np.isnan() 方法按照元素列表判断每个传入的元素是否为空值并返回结果。np.count_nonzero() 计算参数列表中为True的个数 x = np.array([1, 2, 3, np.nan, 4, 5, np.nan]) ...
关键字 • array:创建数组 • dtype:指定数据类型 • zeros:创建数据全为0 • ones:创建数据全为1 • empty:创建数据接近0 • arrange:按指定范围创建数据 • linspace:创建线段 创建数组 a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) ...
'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj', 'conjugate', 'convolve', 'copy', 'copysign', 'copyto', 'core', 'corrcoef', 'correlate', 'cos', 'cosh', 'count_nonzero', 'cov', 'cross', 'csingle', 'ctypeslib', 'cumprod', 'cumproduct', 'cumsum...
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0) 参数描述 buffer 可以是任意对象,会以流的形式读入。 dtype 返回数组的数据类型,可选 count 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。 offset 读取的起始位置,默认为0。 numpy.fromiter numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象,...