arr=np.array([1,0,2,0,3,4,0,5])non_zero=np.where(arr!=0,arr,np.nan)print("Array with zeros replaced by NaN from numpyarray.com:",non_zero) Python Copy Output: 这个方法将所有非零元素保持不变,而将零替换为NaN。这种方法在需要保持数组形状的同时标记零值位置时特别有用。 7. 处理特殊...
In [40]: a = np.array([[2,2], [2,3]]) In [41]: a.flatten() Out[41]: array([2, 2, 2, 3]) In [43]: a.reshape(-1) Out[43]: array([2, 2, 2, 3]) 但是像这种不规则维度的多维数组就不能转换成功了,还是本身 a = np.array([[[2,3]], [2,3]]) 转换成二维表示的...
1.14.2.2 使用mmap处理10GB级数据案例 importnumpyasnpimportos# 创建一个 10GB 的文件file_size=10*1024*1024*1024# 10GBwithopen('large_data.dat','wb')asf:f.write(np.zeros(file_size,dtype=np.uint8))# 使用内存映射文件shape=(10000000,1000)dtype=np.float32# 创建内存映射数组mmap_array=np.mem...
array([(1, 2, 3),(4, 5, 6)]) b = np.append(a, [(7, 8, 9)]) print(b) >>> [1 2 3 4 5 6 7 8 9] # Remove index 2 from previous array print(np.delete(b, 2)) >>> [1 2 4 5 6 7 8 9] 组合数组 操作 描述 文档 np.concatenate((a,b),axis=0) 连接2个数组,...
用于掩码的类型的枚举值,例如使用NPY_ITER_ARRAYMASK迭代器标志。这相当于NPY_UINT8。 enumerator NPY_DEFAULT_TYPE 当没有明确指定 dtype 时要使用的默认类型,例如调用 np.zero(shape)时。这相当于NPY_DOUBLE。 其他有用的相关常量包括 NPY_NTYPES NumPy 内置类型的总数。枚举值的范围为 0 到 NPY_NTYPES-...
ndarray是Numpy的核心对象,numpy.array()函数是它最简单的构造方式。ndarray的完整名称是numpy.ndarray,容易混淆的是,它的对象描述名称是array,比如: 说明:在不同的书籍与文章中,有时ndarray类型也被称为Numpy数组。 与Python数组不同的是,在ndarray中一个数组的所有元素必须是相同数据类型,因此在初始化列表中发现不...
zeros((arr.shape[0], uniqs.shape[0])) for i, k in enumerate(arr): out[i, k-1] = 1 return out one_hot_encodings(arr) #> array([[ 0., 1., 0.], #> [ 0., 0., 1.], #> [ 0., 1., 0.], #> [ 0., 1., 0.], #> [ 0., 1., 0.], #> [ 1., 0., ...
arr = np.zeros(5, dtype=int) mask = np.array([True, False, True, True, False]) arr[mask] = 1 print(arr) # [1 0 1 1 0] 这里我们将 1 分配给 mask 为 True 的索引。 这提供了一种有条件地将值插入数组的有效方法。 7、反转布尔掩码 我们可以使用 ~ 运算符反转布尔掩码: mask = np...
In: m = array([arange(2), arange(2)])In: mOut:array([[0, 1],[0, 1]]) 要显示数组形状,请参见以下代码行: In: m.shapeOut: (2, 2) 我们使用arange()函数创建了一个2 x 2的数组。 没有任何警告,array()函数出现在舞台上。
importnumpyasnp# 创建对角元素diag1=np.array([[1,2],[3,4]])diag2=np.array([[5,6],[7,8]])# 创建零矩阵zeros=np.zeros((2,2))# 使用concatenate创建对角矩阵result=np.concatenate((np.concatenate((diag1,zeros),axis=1),np.concatenate((zeros,diag2),axis=1)),axis=0)print("numpyarray...