我就写一下我遇到的,更多具体的请看Python之Numpy数组拼接,组合,连接 >>> aarray(［0, 1, 2],       [3, 4, 5],       [6, 7, 8］)>>> b = a*2>>> barray(［ 0, 2, 4],       [ 6, 8, 10],       [12, 14, 16］) 1.水平组合>>> np.hstack((a,b))array(［ 0, 1, 2, 0, 2, 4]…

摘自https://docs.scipy.org 1.The Basics 1.1 numpy 数组基础 NumPy’s array class is called ndarray. ndarray.ndim the number of axes (dimensions) of the array. In the Python world, the number of dimensions is referred to as rank. ndarray.shape the dimensions…

转自:https://www.douban.com/note/518335786/?type=like ============改变数组的维度==================已知reshape函数可以有一维数组形成多维数组ravel函数可以展平数组b.ravel()flatten()函数也可以实现同样的功能区别:ravel只提供视图view,而flatten分配内存存储 重塑: 用元祖设置维度>>> b.shape=(4,2,3)>>> barray(［[ 0, 1…

转载自:https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031 数组拼接方法一 首先将数组转成列表,然后利用列表的拼接函数append().extend()等进行拼接处理,最后将列表转成数组. 例1: >>> import numpy as np>>> a=np.array([1,2,5])>>> b=np.array([10,12,15])>>> a_list=lis…

数组的创建 import numpy as np arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72]) arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9),   (3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19))) print('一维数组:  \n',arr1) print('二维数组:  \n',arr2) 如上述所示,可以将列表和元组转换为一个数组,在第二个数组中,输入的元素含有整…

一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组.它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等) ndarray.itemsize:每个元素占几个字节 例子: >>> import numpy as np >>> a…

vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5) vector[equal_to_ten_or_five] = 50 print(vector) 第一次看到这个的时候一脸懵逼,后来分析了下懂了下面记录下,方便下次看看 第一行分析:结果5, 10, 15, 20 第二行分析:vector == 10 数组和值比对获得结果是每个元素和这个数比较生成相应的bool数组…

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]:…

合并 np.newaxis import numpy as np a=np.array([1,2,3])[:,np.newaxis]#变成列向量 b=np.array([4,5,6])[:,np.newaxis]#变成列向量 c=np.vstack((a,b)) #vertical stack d=np.hstack((a,b))#horizontal stack print(a.shape ,b.shape) # ((3,1),(3,1)) print(c.shape) # (6,1) pri…

数组的四则运算 在numpy模块中,实现四则运算的计算既可以使用运算符号,也可以使用函数,具体如下例所示: #加法运算 import numpy as npmath = np.array([98,83,86,92,67,82])english = np.array([68,74,66,82,75,89])chinese = np.array([92,83,76,85,87,77])tot_symbol = math+english+chinesetot_fun = np.add(np.add(m…