a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([5, 4, 3]) # 如果直接比较会得到每一个元素的 bool 值 a == b # array([False, False, True]) a <= 2 # array([False, True, True]) # 如果要比较整个数组,可以使用 Numpy 内置的函数 np.array_equal(a, b) # False # 可以以数轴为单位...
array.dump('array1-data') array3 = np.load('array1-data', allow_pickle=True) array3 输出: array([46, 51, 15, 42, 53, 71, 20, 62, 6, 94]) 5.tofile()方法:将数组对象写入文件中。 array1.tofile('res/array.txt', sep=',') 6.fill()方法:向数组中填充指定的元素。 7.flatten...
numpy.lib.recfunctions.structured_to_unstructured 在更多情况下返回视图 有符号和无符号整数始终正确比较 性能改进和变更 AVX-512 启用处理器上的 np.argsort 更快 AVX-512 启用处理器上的 np.sort 更快 __array_function__ 机制现在更快 ufunc.at 的速度可能更快 NpzFile 上的成员测试更快 更改 ...
array([False, True, True, False], dtype=bool) >>> a.compress(condition) array([20, 30]) >>> a[condition] # same effect array([20, 30]) >>> compress(a >= 30, a) # this form a so exists array([30, 40]) >>> b = array([[10,20,30],[40,50,60]]) >>> b.compress...
dump(file) :将矩阵存储为指定文件,可以通过pickle.loads()或者numpy.loads()如:a.dump(‘d:\\a.txt’) dumps() :将矩阵的数据转存为字符串. fill(value) :将矩阵中的所有元素填充为指定的value flatten([order]) :将矩阵转化为一个一维的形式,但是还是matrix对象 ...
numeric.loads,numeric.load,np.ma.dump,np.ma.dumps,np.ma.load,np.ma.loads已被移除,使用pickle方法代替。(gh-14256) 移除arrayprint.FloatFormat,arrayprint.LongFloatFormat,使用FloatingFormat代替 移除arrayprint.ComplexFormat,arrayprint.LongComplexFormat,使用ComplexFloatingFormat代替 移除arrayprint.Structur...
np_array = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype=float) # 输出: [[1.5 2. 3. ] [4. 5. 6. ]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 有时数组的内容可能是未知的,但想要初始化一个以后再使用。有许多函数实现。
dump(file) Dump a pickle of the array to the specified file. dumps() Returns the pickle of the array as a string. fill(value) Fill the array with a scalar value. flatten([order]) Return a copy of the array collapsed into one dimension. getfield(dtype[, offset]) Returns a field of...
numpy.ndarray.tolist numpy.ndarray.itemset numpy.ndarray.tostring numpy.ndarray.tobytes numpy.ndarray.tofile numpy.ndarray.dump numpy.ndarray.dumps numpy.ndarray.astype numpy.ndarray.byteswap numpy.ndarray.copy numpy.ndarray.view numpy.ndarray.getfield numpy.ndarray.setflags numpy.ndarray.fill numpy.nd...
需要借助中间库 dlpack，三者关系是：cupy.array<–>Dlpack.Tensor<–>torch.Tensor from cupy.core....