array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。 np.linspace(10,100,10)---array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.]) 3、Arange 在给定的间隔...
a=np.array([2,3,4]) b=np.array([2.,3.,4.]) #二维数组 c=np.array([[1.,2.],[3.,4.]]) d=np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) print(a,a.dtype) print(b,b.dtype) print(c,c.dtype) print(d,d.dtype) >>>[2 3 4] int64 >>>[2. 3. 4.] float64 >>>[[1...
3 条件替换筛选 np.where a = np.array([ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]) # 修改满足条件的数据 np.where condition = a > 7 print(np.where(condition, -1, a)) 运行结果 [[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 -1] [-1 -1 -1 -1]] 形如np.where(condition, ...
a = np.array([1,2,3])` 1. np.r_[np.repeat(a, 3), np.tile(a, 3)] #> array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]) 1. 2. 创建一定维度的矩阵:np.full((2,3),5) 其中创建布尔值矩阵的方法是:np.full((2,3),Ture,dtype=bool);或者...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
np.ceil(a) # array([-1., -1., -0., 1., 2., 2., 2.]) 2,np.random.permutation(x) 随机生成一个排列或返回一个 range,如果x 是一个多维数组,则只会沿着它的第一个索引进行混洗。 1 2 3 4 import numpy as np shuffle_index = np.random.permutation(60000) X_train, y_train = X...
In [3]: import numpy as np In [4]: points=np.arange(-5,5,0.01) #1000个间隔相等的点 In [5]: xs,ys=np.meshgrid(points,points) In [6]: xs Out[6]: array([[-5. , -4.99, -4.98, ..., 4.97, 4.98, 4.99], [-5. , -4.99, -4.98, ..., 4.97, 4.98, 4.99], ...
np.array([[1,2,3],["1","2","3"]]) #array([['1', '2', '3'], ['1', '2', '3']], dtype='<U21') np.array([[[1,2,3],["1","2","3"]],[[3,4,6],["3","4","c"]]]) #array([[['1', '2', '3'], ...
np_array = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype=float) # 输出: [[1.5 2. 3. ] [4. 5. 6. ]] 有时数组的内容可能是未知的,但想要初始化一个以后再使用。有许多函数实现。 # 创建一个 3*4 的数组,内容初始化为0 np.zeros((3,4)) ...
where的用法:np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足则输出y。 print(np.where([[True,False], [True,True]],[[1,2], [3,4]],[[9,8], [7,6]])) w = np.array([2,5,6,3,10]) print(np.where(w>4)) 五、NumPy中的数据统计与分析 1. 排序 numpy.sort(a, ...