按位取反 numpy.invert(x) 对数组的每个元素执行逐位取反(按位非)。 左移 numpy.left_shift(x1, x2) 将数组的每个元素左移指定的位数。 右移 numpy.right_shift(x1, x2) 将数组的每个元素右移指定的位数。实例 import numpy as np arr1 = np.array([True, False, True], dtype=bool) arr2 = ...
importnumpyasnpprint('13 的位反转,其中 ndarray 的 dtype 是 uint8:')print(np.invert(np.array([13], dtype = np.uint8)))print('\n')# 比较 13 和 242 的二进制表示,我们发现了位的反转print('13 的二进制表示:')print(np.binary_repr(13, width =8))print('\n')print('242 的二进制表示...
参数:invert :bool, 默认值为False。 如果为True,则返回的数组中的值将被反转。即在ar1中的一个元素位于ar2中时为False,否则为True。 >>> test = np.array([0, 1, 2, 5, 0]) >>> states = [0, 2] >>> mask = np.in1d(test, states) >>> mask array([ True, False, True, False, T...
import numpy as np # 创建一个整数类型的NumPy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32) # 将数组中的前三个元素更改为浮点数类型 arr[:3] = arr[:3].astype(np.float32) print(arr) print(arr.dtype) 输出: 代码语言:txt ...
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:'...
invert(x, /[, out, where, casting, order, …]) 逐位或逐位不逐元素计算反演。 left_shift(x1, x2, /[, out, where, casting, …]) 将整数的位向左移动。 right_shift(x1, x2, /[, out, where, …]) 将整数的位向右移动。 字节打包 packbits(myarray[, axis]) 将二进制值数组的元素打包...
NumPy的数组类被称作ndarray。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同,后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性有: ndarray.ndim数组轴的个数,在python的世界中,轴的个数被称作秩 ndarray.shape数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排m...
array([[1, 2], [3, 4]]) print a 输出如下: [[1, 2] [3, 4]] 示例3 # 最小维度 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2) print a 输出如下: [[1, 2, 3, 4, 5]] 示例4 # dtype 参数 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3], dtype =...
invert : bool, optional If True, the values in the returned array are inverted, as if calculating element not in test_elements. Default is False. np.isin(a, b, invert=True) is equivalent to (but faster than) np.invert(np.isin(a, b)). Returns: isin : ndarray, bool Has the same ...
代码中建立了新的组合数据类型type_array,该类型的两个子字段分别为uint8和bool类型。然后初始化了该类型的一个一维数组a,可以通过下标索引访问子元素: 2.1.4 访问与修改 Numpy 提供了切片、下标索引、循环迭代等多种方式用于访问和修改(slicing、indexing、iteration、unique)数组元素。