np.where(myArray > 127, 1, 0) 至于跨numpy数组映射任意函数:有几种方法,但它们在性能和灵活性方面都有缺点。缓慢的NumPy方式是: @np.vectorize # make f a ufuncdef f(x): if x > 127: return 1 else: return 0f(myArray) 现在,您可以通过使用Numba使其快速(甚至比np.where更快,因为它不会多次...
>>> c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex) >>> c array([[1.+0.j,2.+0.j], [3.+0.j,4.+0.j]]) 通常,数组的元素开始都是未知的,但是它的大小已知。因此,NumPy提供了一些使用占位符创建数组的函数。这最小化了扩展数组的需要和高昂的运算代价。 函数function创建一个全是0的...
array1 = np.array([-1, 0, 2, 3, 4]) # function to find the square def find_square(x): if x < 0: return 0 else: return x ** 2 # vectorize() to vectorize the function find_square() vectorized_function = np.vectorize(find_square) # passing an array to a vectorized function ...
'allclose', 'alltrue', 'amax', 'amin', 'angle', 'any', 'append', 'apply_along_axis', 'apply_over_axes', 'arange', 'arccos', 'arccosh', 'arcsin', 'arcsinh', 'arctan', 'arctan2', 'arctanh', 'argmax
array([2, 3, 4]) >>> a.dtype dtype('int32') >>> b = array([1.2, 3.5, 5.1]) >>> b.dtype dtype('float64') 一个常见的错误包括用多个数值参数调用`array`而不是提供一个由数值组成的列表作为一个参数。 >>> a = array(1,2,3,4) # WRONG ...
>>> b = array( [ (1.5,2,3), (4,5,6) ] ) * 数组类型可以在创建时显示指定 >>>c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex ) >>> c array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 3.+0.j, 4.+0.j]]) * array和asarray的区别: ...
它也被别名array所知。注意,numpy.array并不等同于标准 Python 库的array.array类,后者只处理一维数组并提供较少的功能。ndarray对象的更重要的属性有: ndarray.ndim 数组的轴(维度)数量。 ndarray.shape 数组的维度。这是一个整数元组,指示每个维度上数组的大小。对于一个有n行和m列的矩阵,shape将是(n,m)。
M_array = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) #=== numpy.ndarray数组四则运算都是:对应位置元素 === print('相同维度数组直接相加(减) --> a_array + a_array:\n',a_array + a_array) print('不同维度数组先广播再相加(减)--...
>>> import numpy as np >>> a = np.array([2, 3, 4]) >>> a array([2, 3, 4]) >>> a.dtype dtype('int64') >>> b = np.array([1.2, 3.5, 5.1]) >>> b.dtype dtype('float64') 经常出现的错误是调用 array 时提供多个参数,而不是提供一个序列作为参数。 >>> a = np.arra...
vectorize(maxx, otypes=[float]) a = np.array([5, 7, 9, 8, 6, 4, 5]) b = np.array([6, 3, 4, 8, 9, 7, 1]) pair_max(a, b) #> array([ 6., 7., 9., 8., 9., 7., 5.]) 如何在2d numpy数组中交换两行/列? # Input arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr ...