01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大...
1,2,3])np.digitize(a,bins)---array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4], dtype=int64)Exp Valuex < 0 : 00 <= x <1 : 11 <= x <2 : 22 <= x <3 : 33 <=x : 4Compares -0.9 to 0, here x < 0 so Put 0 in resulting array.Comp...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [51]: arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) In [52]: arr Out[52]: array([[ 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6.]]) In [53]: arr * arr Out[53]: array([[ 1., 4., 9.], [ 16., 25., 36.]]) In ...
arr2[1,1]=np.nan# not a number arr2[1,2]=np.inf# infinite arr2 #> array([[ 1., 2., 3., 4.], #> [ 3., nan, inf, 6.], #> [ 5., 6., 7., 8.]]) #用-1代替nan值和inf值 missing_bool=np.isnan(arr2)|np.isinf(arr2) arr2[...
np.unique():找到唯一值并返回排序结果,类似于Python的set集合 示例代码: arr = np.array([[1, 2, 1], [2, 3, 4]]) print(arr) print(np.unique(arr)) 运行结果: [[1 2 1] [2 3 4]] [1 2 3 4] 除了使用数组计算数学函数之外,我们经常需要重新整形或以其他方式操纵数组中的数据。这种操作...
1. >>> import numpy as np2. >>> a = np.array([1,2,3,4,5])3. >>> a[2]4. 35. >>> a[1:4:2]6. array([2, 4])7. >>> a[1:3]8. array([2, 3])9. >>> a[0::2]10. array([1, 3, 5])11. >>> a[5]12. Traceback (most recent call last):13. File "...
# 构建布尔类型数组arr2d_b=np.array([1,0,10],dtype='bool')arr2d_b#> array([ True, False, True], dtype=bool)# 构建包含数值和字符串的数组arr1d_obj=np.array([1,'a'],dtype='object')arr1d_obj#> array([1, 'a'], dtype=object)最终使用 tolist()函数使数组转化为列表。 # Convert...
函数function 创建一个全是0的数组,函数 ones 创建一个全1的数组,函数 empty 创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。默认创建的数组类型(dtype)都是float64。 >>> zeros( (3,4) ) array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], ...
Python数据分析之numpy学习 Python模块中的numpy,这是一个处理数组的强大模块,而该模块也是其他数据分析模块(如pandas和scipy)的核心。 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容: 1)数组的创建 2)有关数组的属性和函数 3)数组元素的获取--普通索引、切片、布尔
set([1,'a',3,4])#集合的元素唯一且无序 1. 2. # 元组 tuple([1,'a',3,4])#元组的元素不可变 1. 2. 对于Python里面的常见的几种数据类型:字符串、元组、列表、字典、集合,重点需要注意的是字符串和元组是不可修改的,但是可以通过索引来组合和切断这些元素,例如: ...