同步B站《强哥学编程》讲解视频: numpy 入门:06-ndarray-indexing-2_哔哩哔哩_bilibiliimport numpy as np x = np.arange(35).reshape(5, 7) print (x) # [[ 0 1 2 3 4 5 6] # [ 7 8 9 10 11 12 13] # [14 15 16…
同步B站《强哥学编程》讲解视频:numpy 入门:numpy 入门:05-ndarray-indexing_哔哩哔哩_bilibili import numpy as np ## 一维数组的indexing[] x = np.arange(10) # 类比:list: x = list(range(10)) print (x) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print (x.shape) # (10,) ## indexing, print (x...
首先,Numpy的核心是ndarray。 然后,ndarray本质是数组,其不同于一般的数组,或者Python 的list的地方在于它可以有N 维(dimentions),也可简单理解为数组里面嵌套数组。 最后,Numpy为ndarray提供了便利的操作函数,而且性能优越,完爆Python 的list,因此在数值计算,机器学习,人工智能,神经网络等领域广泛应用。 Numpy几乎是P...
ndarray中元素的类型转换 在创建好一个类型的ndarray之后,还可以对其进行转换: arr = np.array([1,2,3,4,5]) arr.dtypedtype('int64')float_arr = arr.astype(np.float64) float_arr.dtypedtype('float64') 上面我们使用astype将int64类型的ndarray转换成了float64类型的。 如果转换类型的范围不匹配,则会...
Fancy indexing 数组变换 简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作,多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。 本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作,大家可以在数据分析中使用。
上面4个信息构成了ndarray的indexing schema,即如何索引到指定位置的数据,以及这个数据该怎么解释。 除此之外的信息还有:字节序(大端小端)、读写权限、C-order(行优先存储) or Fortran-order(列优先存储)等,如下所示, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
Indexing on ndarrays https://numpy.org/doc/stable/user/basics.indexing.html 主要内容: 1. Basic indexing 2. Advanced indexing 3. Assigning values to indexed arrays 4. Dealing with variable numbers of indices within programs 其中1和2是我们比较常用的技巧 3和4在很多时候也会需要...
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行(不包含stop),从原数组中切割出一个新数组。
索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值。 切片即对数组里某个片段的描述。 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如: ...
花式索引(Fancy indexing)是一个NumPy术语,它指的是利用整数数组进行索引。假设我们有一个8×4数组: 为了以特定顺序选取行子集,只需传入一个用于指定顺序的整数列表或ndarray即可; 使用负数索引将会从末尾开始选取行; reshape可以指定维度。还传入多个数组索引: ...