import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.arange(10)
x
"""
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
"""
X = np.arange(15).reshape((3, 5))
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""

numpy.array 的基本属性

.ndim

.shape

.size

x.ndim      #
x.shape # (10,)
x.size #
X.ndim #
X.shape # (3, 5)
X.size #

numpy.array 的数据访问

x       # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
x[-1]   #
x[:5]   # array([0, 1, 2, 3, 4])
x[5:]    # array([5, 6, 7, 8, 9])
x[::2] # array([0, 2, 4, 6, 8])
x[1::2] # array([1, 3, 5, 7, 9])
x[::-1] # array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""
X[0,-1] #
X[:2, :3]
"""
array([[0, 1, 2],
[5, 6, 7]])
"""
X[:2, ::2]
"""
array([[0, 2, 4],
[5, 7, 9]])
"""
X[::-1, ::-1]
"""
array([[14, 13, 12, 11, 10],
[ 9, 8, 7, 6, 5],
[ 4, 3, 2, 1, 0]])
"""
X[0, :] # array([0, 1, 2, 3, 4])
X[:, 0] # array([ 0, 5, 10])

Subarray of numpy.array

X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""
subX = X[:2, :3]
subX
"""
array([[0, 1, 2],
[5, 6, 7]])
"""
subX[0, 0] = 100
subX
"""
array([[100, 1, 2],
[ 5, 6, 7]])
"""
X
"""
array([[100, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[ 10, 11, 12, 13, 14]])
"""
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""
subX = X[:2, :3].copy()
subX[0, 0] = 100
subX
"""
array([[100, 1, 2],
[ 5, 6, 7]])
"""
X
"""
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
"""

Reshape

x  # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
x.shape # (10,)
x.ndim #
a = x.reshape(1,10)
a # array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
a.ndim #
a.shape # (1, 10)
b = x.reshape(2, 5)
b
"""
array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]])
"""
b.shape # (2, 5)
b.ndim #
x.reshape(-1, 10)
"""
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
"""
x.reshape(10, -1)
"""
array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6],
[7],
[8],
[9]])
"""

numpy.array 基本操作的更多相关文章

  1. 第四十篇 入门机器学习——Numpy.array的基本操作——向量及矩阵的运算

    No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有 ...

  2. NumPy的基本操作

    1 简介 NumPy 是用于处理数组的 python 库,部分用 Python 编写,但是大多数需要快速计算的部分都是用 C 或 C ++ 编写的.它还拥有在线性代数.傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数 ...

  3. (零)机器学习入门与经典算法之numpy的基本操作

    1.根据索引来获取元素* 创建一个索引列表ind,用来装载索引,当numpy数据是一维数据时:一个索引对应的是一个元素具体的例子如下: import numpy as np # 数据是一维数据时:索引 ...

  4. python numpy array 的一些问题

    1 将list转换成array 如果list的嵌套数组是不规整的,如 a = [[1,2], [3,4,5]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,但是a中得元素 ...

  5. numpy.array

    关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种. 好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的. 我们主要 ...

  6. gensim与numpy array 互转

    目的 将gensim输出的格式转化为numpy array格式,支持作为scikit-learn,tensorflow的输入 实施 使用nltk库的停用词和网上收集的资料整合成一份新的停用词表,用来过 ...

  7. 找出numpy array数组的最值及其索引

    在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where ...

  8. 「Python」Convert map object to numpy array in python 3

    转自Stackoverflow.备忘用. Question In Python 2 I could do the following: import numpy as np f = lambda x: ...

  9. Python Numpy Array

    Numpy 是Python中数据科学中的核心组件,它给我们提供了多维度高性能数组对象. Arrays Numpy.array   dtype 变量 dtype变量,用来存放数据类型, 创建数组时可以同 ...

随机推荐

  1. 针对永久不过期的key 批量设置过期时间

    问题需求: redis内存暴增,后来发现有很多设置永久不过期. 解决:查找出来之后针对前缀批量设置过期时间 (过期时间与开发沟通 保证服务不受影响) 来源于网上杨一的代码 正好解决了我遇到的问题 在这 ...

  2. 浅谈MVC&MTV设计模式

    在目前基于Python语言的几十个Web开发框架中,几乎所有的全栈框架都强制或引导开发者使用MVC设计模式.所谓全栈框架,是指除了封装网络和线程操作,还提供HTTP.数据库读写管理.HTML模板引擎等 ...

  3. 死磕 java线程系列之线程池深入解析——体系结构

    (手机横屏看源码更方便) 注:java源码分析部分如无特殊说明均基于 java8 版本. 简介 Java的线程池是块硬骨头,对线程池的源码做深入研究不仅能提高对Java整个并发编程的理解,也能提高自己 ...

  4. Redis Getshell总结

    Redis默认端口是6379,可以通过zoomeye或者shodan来查找开放6379的端口,能收到很多对外开放6379端口的ip,而且绝大部门是未授权访问的,因为默认redis是未授权访问.但是还有 ...

  5. 前端知识点总结——jQuery(上)

    1.什么是jQuery jQuery: 第三方的极简化的DOM操作的函数库第三方: 下载极简化: 是DOM操作的终极简化: 1. DOM: 增删改查2. 事件绑定:3. 动画效果:4. Ajax DO ...

  6. CentOS6.5下搭建文件共享服务(Samba)

    Samba服务: 本内容为samba服务学习者提供参考 案例描述: 某公司的管理员需要搭建SAMBA服务器,IP地址及允许的访问网段自定义.SAMBA服务器的安全级别为user级,所在工作组为WORK ...

  7. NServiceBus+RabbitMQ开发分布式应用

    前言      NServiceBus提供了8种传输管道组件,分别是Learning.MSMQ.Azure Service Bus.Azure Service Bus (Legacy).Azure S ...

  8. SSH通道来访问MySQL

     许多时候当要使用Mysql时,会遇到如下情况: 1. 信息比较重要,希望通信被加密.2. 一些端口,比如3306端口,被路由器禁用. 对第一个问题的一个比较直接的解决办法就是更改mysql的代码,或 ...

  9. windows下安装scoop

    scoop是windows下的包管理工具,类似与linux下的yum和python的pip. scoop可以在windows下方便的进行软件的管理,尤其是对开发者提供了很大的遍历. cmd下执行如下红 ...

  10. 3.Linux目录结构与文件管理

    1.Linux系统目录结构 Windows: 以多根的方式组织文件 C:\ D:\ E:\ F:\ Linux:以单根的方式组织文件 / 2.文件定义 比如: /etc/hostname,整个文件中包 ...