Numpy入门 - 数组聚合运算】的更多相关文章

本节主要讲解numpy的几个常用的聚合运算,包括求和sum.求平均mean和求方差var. 一.求和sum import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) result = np.sum(arr) print(result) 21 二.求平均mean import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) result = np.mean(arr) print(resu…
本节主要演示数组的切片操作,数组的切片操作有两种形式:更改原数组的切片操作和不更改原数组的切片操作. 一.更改原数组的切片操作 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) myarr = arr[1:3] myarr[:] = 0 print(arr) #这里并没有操作arr数组,但是数据却变了 [1 0 0 4 5 6] 二.不更改原数组的切片操作(使用copy方法) import numpy as np arr = np.arr…
本节主要讲解numpy数组的基本运算,包括两数组相加.相减.相乘和相除. 一.两数组相加add import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr2 = np.array([[1, 2, 1], [2, 1, 2]]) result = np.add(arr1, arr2) print(result) [[2 4 4] [6 6 8]] 二.两数组相减subtract import numpy as np arr1 = n…
import numpy as np # 一维数组 print('==========# 一维数组===========') A = np.array([1, 2, 3, 4]) print(A) # 数组的维数可以通过 np.dim() 函数获得 print(np.ndim(A)) # 数组的形状可以通过实例变量 shape 获得 # 注意,这里的 A.shape 的结果是个元组(tuple). # 这是因为一维数组的情况下也要返回和多维数组的情况下一致的结果. # 例如,二维数组时返回的是元…
今天是Numpy入门系列教程第一讲,首先是安装Numpy: $ pip install numpy numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,本节主要介绍生成连续二维数组.随机二维数组和自定义二维数组. 一.生成连续二维数组 import numpy as np np.arange(12).reshape(3, 4) array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) 二.生成随机二维数组 import numpy as np np.…
本章主要介绍的是ndarray数组的操作和运算! 一. ndarray数组的操作: 操作是指对数组的索引和切片.索引是指获取数组中特定位置元素的过程:切片是指获取数组中元素子集的过程. 1.一维数组的索引和切片与python的列表类似: 索引: import numpy as np a = np.array([9, 8, 7, 6, 5]) print(a[2]) 7 切片:起始编号:终止编号:(不含):步长 三元素用冒号分割 import numpy as np a = np.array([9…
1. 数组的集合运算 1.1. 并集 np.union1d(a,b)计算数组的并集: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3]) In [3]: b = np.array([3,4,5]) In [4]: np.union1d(a,b) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 1.2. 交集 np.intersect1d(a,b)计算数组的交集: In [10]: import numpy as np I…
numpy数组的运算 数组的乘法 >>> import numpy as np >>> arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> arr array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> arr*arr array([[ 1, 4, 9], [16, 25, 36]]) 数组的减法 >>> arr-arr array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) 数组…
NumPy(Numerical Python 的简称)提供了高效存储和操作密集数据缓存的接口.在某些方面,NumPy 数组与 Python 内置的列表类型非常相似.但是随着数组在维度上变大,NumPy 数组提供了更加高效的存储和数据操作. 版本检查:(遵循传统,使用np作为别名导入NumPy) 2.1 理解Python中的数据类型 2.1.1 Python整形不仅仅是一个整形 Python 3.x 中的一个整型实际上包括 4 个部分. ob_refcnt 是一个引用计数,它帮助 Python 默…