import numpy as np 1. 2.什么是ndarray对象 NumPy为什么能够受到各个数据科学从业人员的青睐与追捧,其实很大程度上是因为NumPy在向量计算方面做了很多优化,接口也非常友好(总之就是用起来很爽)。而这些其实都是在围绕着NumPy的一个 核心数据结构ndarray。 ndarray的全称是N-Dimension Arrary,字面意义上其实已经表明了...
通过shape属性获得 首先是用shape这个属性,学numpy的时候,知道,ndarray有shape这个属性,返回一个元组,里面放了每个维度的大小,所以直接就能想到,对于二维数组 print(X.shape[0])#行 print(X.shape[1])#列 这种方法是我们比较容易想到的, 通过内置函数 len 获得 python里面,所有的可迭代对象都可以用len这个内置函数...
获取所有样本的第二列 print(python[:,1]) 获取所有样本的2到3行 print(python[1:3,:]) 区分python[1:] 和 python[1,:] 二、numpy基本操作 1、对于矩阵中的每一个元素进行判断 vector= numpy.array([1,2,3,4,10]) equal_to_ten=(vector==10)#python中的与和或用 & |(vector==10)|(vector=...
取C 的1 3行,3 4 列,定义Z = [0,2] #定义行数d = [2,3] #定义列数 #代码C_zd = C[z,d] 则结果为: 由结果分析取的是第一行第三列和第三行第四列的数据,并非我们想要的结果。 正确分析: C_A = c[[0,2]] #先取出想要的行数据C_A = C_A[:,[2,3]] #再取出要求的列数据print...
importnumpyasnpa=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 矩阵的某一行 a[1]Out[32]:array([3,4,5]) 矩阵的某一列 a[:,1]Out[33]:array([1,4,7]) b=np.eye(3,3) ...
NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。numpy...
import numpy as np X_2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) E = [0,2] #定义行数 F = [1,2] #定义列数 X_3 = X_2[E] #先取出需要的行 X_3 = X_3[:F] #再出去需要的列 print(X_3) 结果如图所示: array([[2, 3], ...
使用库numpy 创建一个二维数组 importnumpyasnp array=np.arange(24).reshape((4,6))""" array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23]]) """
在一次数据处理中遇到一个问题,需要按行统计numpy的数组中有多少重复行举3,58,2例如下: 有一数组[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[3,5,9,3],[7,8,10,11],[1,2,3,4],[4,3,2,1],[7,8,10,11]] 要得到的结果是:{(1,2,3,4):3,(3,5,9,3):1,(7,8,10,11):2,(4,3,2,1):1}...
In [1]:import numpy as np In [2]:t = t = np.arange(12,24).reshape(3,4) Out[2]: array([[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]) 1、行交换 In [15]:t[[1,2],:] = t[[2,1],:] # 第2行和第3行交换 ...