x=np.array([1,2,3,4,5])x<3# 小于 #array([True,True,False,False,False],dtype=bool)x>3# 大于 #array([False,False,False,True,True],dtype=bool)x<=3# 小于等于 #array([True,True,True,False,False],dtype=bool)x>=3# 大于等于 #arra
numpy.isnan(x, args, kwargs) Test element-wise for NaN and return result as a boolean array. 1.1真值测试 numpy.all numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue) * Test whether all array elements along a given axis evaluate to True. ...
b是array([False, False, False, True, True], dtype=bool),所以仅取第一维度的最后两个,对于二维array来说就是最后两行,每行7个数,返回的是一个2*7的array。 21. index array和slicing的混搭:y[np.array([0,2,4]),1:3],工作原理还是跟index array的差不多,只不过1:3这个部分对第一个array里的...
基础索引与切片 布尔索引 神奇索引(花式索引) 数组转置和换轴 通用函数 面向数组编程 通过条件逻辑操作数组 数学和统计方法 布尔值数组(Boolean Array)的方法 排序 唯一值与其他集合逻辑 使用数组进行文件输入和输出 线性代数 diag dot trace det eig inv pinv qr svd solve lstsq 伪随机数生成 示例:随机漫步 ...
对于布尔类型boolean,永远只有true和false两个值。 比较运算符:>,>=,<,<=,==,!= 与运算 && 或运算 || 非运算 ! 这些运算的结果是一个布尔数据类型的数组,一共有一下操作 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) x < 3 # 小于 # array([ True, True, False, False, False], dtype=bool) ...
# array([1, 3, 5, 7, 9]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们可以利用np中的一些内置函数来创建数组,比如我们创建全0的数组,也可以创建全1数组,全是其 他数字的数组,或者等差数列数组,正态分布数组,随机数。 import numpy as np arr1 = np.ones(10) # 输出为:array([1., 1., 1., 1., 1., ...
1np.sum(a, axis=0)[26]:array([ 9, 12]) 这是2个长度为3的一维数组之和, 即1轴上有2个长度为3的一维数组 1np.sum(a, axis=1)[27]:array([ 3, 7, 11]) 等间距的数组 1# np.arange(10) #0 .. n-1 (!)2a=np.arange(0,255,1)3# start,end,4b=a.reshape(5,51)5b[1,34]=...
a.sum() #所有元素求和 print(a)print(b)print(a + b)#a和b对应元素相加print(a - b)#a和b对应元素相减print(a * b)#a和b对应元素相乘print(a / b)#a和b对应元素相除(浮点数)print(a ** 2)#a中所有元素的2次方print(a < b)#a和b对应元素做比较,结果为Boolean值print(a > b)#a和b对应...
import numpy as np arr = np.array([-1, 2, 0, -4, 5]) boolean_arr = arr > 0 print(boolean_arr) [False True False False True] 练习7: 将一维数组中的所有偶数替换为其负数。 import numpy as np arr = np.arange(1, 10) arr[arr % 2 == 0] *= -1 print(arr) ...
numpy.sum(a[, axis=None, dtype=None, out=None, …]) Sum of array elements over a given axis. 通过不同的 axis,numpy 会沿着不同的方向进行操作:如果不设置,那么对所有的元素操作;如果axis=0,则沿着纵轴进行操作;axis=1,则沿着横轴进行操作。但这只是简单的二位数组,如果是多维的呢?可以总结为一句...