因为它不能转换None为整数，如第二个字段所要求的那样。
它从任何暴露数组接口的对象,或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。 numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 1. 2. 3. 4. 上面的构造器接受以下...
numpy.append(arr, values, axis=None) 参数说明: arr:输入数组 values:要向arr添加的值,需要和arr形状相同(除了要添加的轴) axis:默认为 None。当axis无定义时,是横向加成,返回总是为一维数组!当axis有定义的时候,分别为0和1的时候。当axis有定义的时候,分别为0和1的时候(列数要相同)。当axis为1时,数组...
替换特殊元素: nan_to_num() numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) 默认替换 使用0代替数组中的nan元素,使用有限大的数字代替inf元素 import numpy as np x = np.array([2, np.inf, np.nan]) y = np.nan_to_num(x) print(y) # [2.00000000e+000 1.79769313e...
1) numpy.repeat(a, repeats, axis=None) 2) a.repeats(repeats, axis=None) >>>import numpy as np >>> a = np.arange(10) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> a.repeat(5) array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3...
#28044: TYP: allow None in operand sequence of nditer Checksums MD5 d3032be00b974d44aae687fd78a897b4 numpy-2.2.1-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl 49863a39471cf191402da96512e52cb6 numpy-2.2.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl 31c912e2fa723b877f2d710c26332927 numpy-2.2.1-cp...
ones(shape, dtype=None, order='C') The shape is an int or tuple of ints to define the size of the array. If we just specify an int variable, a one-dimensional array will be returned. For a tuple of ints, the array of given shape will be returned. 形状是一个int或一个int元组,...
a[15,5, :] = np.array([0.5,8.5,0]) Goal: 我想从a中提取非None元素。目前,由于我使用的是基本的for loop,我的以下代码非常耗时且效率很低: bt = time.time() for ci in range(c): if any(ci == value for value in [2, 5]): ...
(默认值为 None) Variant 返回值 数据类型说明 NumPyArray 输出的 NumPy 数组。 代码示例 RasterToNumPyArray 示例 1 将栅格数据转换为 NumPy 数组旨在计算栅格中每一行的像元值百分比。然后,将会创建一个新的栅格数据。 importarcpyimportnumpy# Get input Raster propertiesinRas=arcpy.Raster('C:/data/inRaster'...
(默认值为 None) String 返回值 数据类型 说明 Raster 输出栅格。 代码示例 NumPyArrayToRaster 示例 1 从随机生成的 NumPy 数组创建一个新栅格。 import arcpy import numpy # Create a simple array from scratch using random values myArray = numpy.random.random_integers(0,100,2500) myArray.shape = (...