concatenate功能:数组拼接 函数定义:numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)…

语法:np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) 1.默认是 axis = 0,也就是说对0轴(行方向)的数组对象,进行其垂直方向(axis=1)的拼接(即数据整行整行地沿列方向向前推进合并) 2.传入的数组必须具有相同的形状,即满足在拼接方向axis轴上数组间的形状一致,比如:数组形状(3*4),当axis=0时,也就是推进拼接的方向是列方向,即需要保证有4列 示例: In [1]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) In [2]:…

在学习数据分析时,NumPy作为最基础的数据分析库,我们能够熟练的掌握它是学习数据分析的必要条件.接下来就让我们学习该库吧. 学习NumPy库的环境: python:3.6.6 编辑器:pycharm NumPy安装:在cmd命令下,直接使用pip语句,pip install NumPy即可! NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包.它主要包含一下内容: 有一个强大的N维数组对象ndarray; 拥有复杂的广播功能函数: 整合C/C++和Fortran代码的工具: 线性代数.傅里叶…

1. 初识数组 import numpy as np a = np.arange(15) a = a.reshape(3, 5) print(a.ndim, a.shape, a.dtype, a.size, a.itemsize) # 2 (3, 5) int64 15 8 ndim,数组的维度数,二维数组就是 2 shape,数组在各个维度上的长度,用元组表示 dtype,数组中元素的数据类型,比如 int32, float64 等 size,数组中所有元素的总数 itemsize,数组中每…

转自:https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79799612 Numpy 中clip函数的使用 一维数组 其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值 import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) Out[88]: array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 多维数组x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3…

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…

import numpy as np   q = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128)    print("数据类型",type(q))           #打印数组数据类型  print("数组元素数据类型:",q.dtype) #打印数组元素数据类型  print("数组元素总数:",q.size)      #打印数组尺寸,即数组元素总数  print("数组形状:",q.sh…

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numpy简介 NumPy(Numerical Python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量维度数组与矩阵运算,此外,也针对数据运算提供大量的数学函数库. NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础 NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 *线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 *用于集成C.C++等代码的工具 Numpy的安装 pip install n…

NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 安装命令为:pip install numpy 编辑器中具体代码如下: #导入numpy 库 import numpy as np #打印版本号 # print(np.version.version) #声明一个numpy 一维数组 nlist = np.array([1,2,…