A fast function (SIMD-accelerated) for finding the minimum and maximum value in a NumPy array - nomonosound/numpy-minmax
获得矩阵中元素最大最小值的函数分别是max和min,可以获得整个矩阵、行或列的最大最小值。 例如 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.max()) #获取整个矩阵的最大值 结果: 6 print(a.min()) #结果:1 # 可以指...
array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]) 19、expand_dims 它用于扩展数组的维度。 arr = np.array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11])np.expand_dims(A,axis=0)---array([[ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]])np.expan...
# return the largest element of the flattened arraymaxValue = np.max(array) print('The largest element in the flattened array: ', maxValue) # return the largest element in each columnmaxValue = np.max(array, axis =0) print('The largest element in each column (axis 0): ', maxValue)...
arr_2.argmax() #This shows the index of the highest value in the array arr_2.argmin() #This shows the index of the lowest value in the array 假设存在大量数组，而你需要弄清楚数组的形态，你想知道这个数组是一维数组还是二维数组，只需要使用 shape 函数即可：arr.shape 从 NumPy 数组中索引／...
np.min(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>,initial=<no value>, where=<no value>) axis:用于操作的轴。 out:用于存储输出的数组。 arr = np.array([1,1,2,3,3,4,5,6,6,2])np.min(arr)---1 13、max 返回数组中的最大值。
如果想要更改numpy元素的数据类型,直接在创建的array方法的参数中指定即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp #创建一个整数列表 a=[1,2,3]b=np.array(a)print(b.dtype)# int32转成int64 b=np.array(a,dtype=np.int64)print(b.dtype)#代码运行结果 ...
>>> a_2d = np.array([[ 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [1, 2, 3, 4]]) 你可以找到唯一值,np.unique()可以帮你实现。 >>> unique_values = np.unique(a_2d)>>> print(unique_values)[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] ...
array08 = np.empty((8, 4)) # 参数是个元组(8, 4)。 for i in range(8): array08[i] = i print(array08) # [[0. 0. 0. 0.] # [1. 1. 1. 1.] # [2. 2. 2. 2.] # [3. 3. 3. 3.] # [4. 4. 4. 4.] # [5. 5. 5. 5.] # [6. 6. 6. 6.] # [7....
stars= np.array(['Jordan','James','Kobe']) stars=='James'#生成一个布尔数组(3×1), 布尔数组长度 和 源数组轴长必须 相等random_values[stars =="James"]#random_value[1], 布尔为真的行来索引 创建布尔数组时, 可以使用 != 、| (或)、&(与) ...