Numpy改变数组的形状

【Numpy改变数组的形状】的更多相关文章

Numpy改变数组的形状

import numpy as np n = np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 查看数组的大小 n.size # # 将数组分为两行五列 n.shape = 2,5 ''' array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) ''' # 显示数组的维度 n.shape # (2, 5) # 设置数组的维度,-1 表示自动计算 n.shape = 5,-1 ''' array([[0, 1…

1.认识numpy的数组

认识ndarray --ndarray:用于存储单一数据类型的多维数组 ndarray基础属性的认识 import numpy as np #将numpy简写为np方便调用 1.通过以下实例来认识array 实例1:认识array的创建与属性 Array_1=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],dtype=float) print('这是数组Array_1:\n',Array_1) print('Array_1的维度:',Array_1.ndim,'\nArray_1的…

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 | 12 数组操作

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状翻转数组修改数组维度连接数组分割数组数组元素的添加与删除一.修改数组形状函数描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状 numpy.reshape(arr, newshape, order…

numpy的数组常用运算练习

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…

一、Numpy基础--数组

(一)Numpy数组对象 Numpy中的nadrray是一个多维数组对象,该对象由两部分组成: 实际的数据描述这些数据的元数据大部分的数组操作仅仅修改元数据部分,而不改变底层的实际数据. 数组的数据类型: In: a = arange(5)In: a.dtypeOut: dtype('int64') 数组的维度: In [4]: aOut[4]: array([0, 1, 2, 3, 4])In: a.shapeOut: (5,) 数组的shape属性返回一个元组(tuple),元组中的元素…

python数据分析 Numpy基础数组和矢量计算

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 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. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…