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numpy 数组索引数组

在numpy中,数组除了可以被整数索引,还可以被数组索引． a[b]就是已数组b的元素为索引,读取数组a的值． 当被索引数组a是一维数组,b是一维或则多维数组时,结果维度维度与索引数组b相同. a = np.array([7,8,9,10]) b=np.array([[3,1],[1,2]]) print('a:',a) print('b:',b) print('result:',a[b]) print(a[b].shape) a: [ 7 8 9 10] b: [[3 1] [1 2]] re…

Numpy数组基本操作(数组索引,数组切片以及数组的形状,数组的拼接与分裂)

一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,Numpy的索引在一维数组中,也可以通过中括号重指定索引获取第i个值(从0开始) 如: x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8] print(x1[0]) out: 1 比较有用的一个是,numpy支持负值索引,如print(x1[-1]) out:8 负值索引的时候是从-1开始的,-1表示倒数第…

numpy - 数组索引

numpy 数组索引 一.单个元素索引 一维数组索引 >>> x = np.arange(10) >>> x[2] 2 >>> x[-2] 8 二维数组索引 >>> x.shape = (2,5) # now x is 2-dimensional >>> x[1,3] 8 >>> x[1,-1] 9 数组切片 >>> x = np.arange(10) >>> x…

js便利关联数组 及数组定义方式 分类

"http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"> <title>无标题文档</title> <script type="text/javascript">…

Numpy数组索引为-1和None

numpy的数组操作方便,可以用:来切片,用布尔数组或者布尔表达式来查找符合条件的数据,也可以用数组作为另一个数组的索引来查找指定的数据.但有时也会见到数组索引为-1和None.两者的用法如下: 1.-1指定维度上的最后一个.例如shape为(3,3)的数组data,data[2,-1]等同于data[2,2]:data[-1]相当于data[2]:data[1,1:-1]等同于data[1,1:2] 2.None并不指代数组中的某一维,None用于改变数组的维度.例如data的shape为(3…

pandas数组和numpy数组在使用索引数组过滤数组时的区别

numpy array 过滤后的数组,索引值从 0 开始. pandas Series 过滤后的 Series ,保持原来的索引,原来索引是几,就是几. 什么意思呢,来看个栗子: import numpy as np import pandas as pd # 有两个相同的数组,一个是pd Series 一个是 np array a = pd.Series([1, 2, 3, 4]) c = np.array([1, 2, 3, 4]) # 通过索引数组来过滤数组 d = a[a>3] e =…

数据分析之Numpy基础：数组和适量计算

Numpy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包. 1.Numpy的ndarray:一种多维数组对象 对于每个数组而言,都有shape和dtype这两个属性来获取数组的形状(元组表示)和类型. 创建ndarray: 可直接用np.array()着函数进行创建,往其中传入一维或者多维列表.   利用zeros()和ones()可以创建指定形状的全1或者全0数组.传入的参数为元组(1,2,3)   np.arange()是python内置函数的数组版本. 改变ndar…

《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础：数组和矢量计算

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

Numpy - 多维数组（上）

一.实验说明 numpy 包为 Python 提供了高性能的向量,矩阵以及高阶数据结构.由于它们是由 C 和 Fortran 实现的,所以在操作向量与矩阵时性能非常优越. 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本课程实验环境使用Spyder.首先打开terminal,然后输入以下命令: spyder -w scientific-python-lectures (-w 参数指定工作目录) 关于Spyder的使用可参考文档:https://pythonhos…

利用Python进行数据分析——Numpy基础：数组和矢量计算

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于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.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…