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...
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([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...
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...
np.where(condition, x, y)''' array([[1, 8], [3, 4]]) ''' 3.仅有condition参数 缺失x和y参数的情况下,则输出满足条件(非0)元素的坐标,等价于np.asarray(condition).nonzero()。 # 广播机制 broadcasta = np.array([2,4,6,8,10]) ...
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'], ...
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:'...
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], ...
import numpy as np # 创建一个Numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 定义条件表达式 condition = arr > 2 # 应用条件格式 filtered_arr = arr[condition] print(filtered_arr) 在上述示例中,我们首先创建了一个包含整数的Numpy数组。然后,我们定义了一个条件表达式arr > 2,该表达式将返回一...
以上只是Python中最基本和最常用的数据类型及数据结构。除此之外,Python还有其他一些数据类型,例如字节类型(bytes)、字节数组(bytearray)、内存视图(memoryview)、范围类型(range)、空类型(none)等等,这里不再一一细述。熟悉这些数据类型和数据结构的特性和用法,可以帮助我们更好地编写Pytho...