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Numpy轴及numpy数组置换轴

本文将探讨NumPy中一个关键而强大概念——轴(axis)以及如何利用数组置来灵活操作这些轴。 随着数据集不断增大和复杂性提高,了解如何正确使用轴成为提高代码效率和数据处理能力关键一环。...让我们深入探讨NumPy数组轴以及如何通过置操作来灵活地操控数据,为您科学计算和数据分析工作提供更为精细控制。...] 也就是把数组 [ 0,1 ] 一维数组变成数组[ 1,0 ] numpy数组置换轴 transpose方法 【行列置】 import numpy as np 数组=np.arange(24...).reshape((4,6)) print(数组) print("-"*30) print(数组.transpose()) swapaxes方法 【轴置】 mport numpy as np 数组=...,并深入了解了如何通过置操作来改变数组形状以及调整轴顺序。

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初探numpy——数组创建

方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小数组数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小数组数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...使用numpy.asarray方法创建数组 numpy.asarray方法可以将输入转换为ndarray,如果输入本身就是ndarray则不进行复制 numpy.asarray(a , dtype =...None , order = None) 参数 描述 a 任意输入,可以是列表、列表元组、元组、元组元组、多维数组 dtype 数据类型 # 将列表转换为ndarray a=[1,2,3] array

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Numpy数组维度

., 23) 进行重新排列时,在多维数组多个轴方向上,先分配最后一个轴(对于二维数组,即先分配行方向,对于三维数组即先分配平面的方向) # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b每一个平面的构成:\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b每一个平面的构成: [[ 0 4 8] [

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numpy数组遍历技巧

numpy中,当需要循环处理数组元素时,能用内置通函数实现肯定首选通函数,只有当没有可用通函数情况下,再来手动进行遍历,遍历方法有以下几种 1....,所以通过上述方式只能访问,不能修改原始数组值。...2. flat迭代器 数组flat属性返回数组迭代器,通过这个迭代器,可以一层for循环就搞定多维数组访问,用法如下 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpynditer函数可以返回数组迭代器,该迭代器功能比flat更加强大和灵活,在遍历多维数组时...for循环迭代数组即可,注意二维数组和一维数组区别,nditer3个特点对应不同使用场景,当遇到对应情况时,可以选择nditer来进行遍历。

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numpy掩码数组

numpy中有一个掩码数组概念,需要通过子模块numpy.ma来创建,基本创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码中,掩藏了数组前3个元素,形成了一个新掩码数组,在该掩码数组中,被掩藏前3位用短横杠表示,对原始数组和对应掩码数组同时求最小值,可以看到,掩码数组中只有未被掩藏元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素权利,而不用改变矩阵维度。...在可视化领域,最典型应用就是绘制三角热图,代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.ma as ma...在numpy.ma子模块中,还提供了多种创建掩码数组方式,用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2元素被掩盖

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手撕numpy(四):数组广播机制、数组元素底层存储

2、numpy官网关于广播机制一句原话 In order to broadcast ,the size of the trailing axes for both arrays in an operation...概念:广播(Broadcast)是numpy对不同形状(shape)数组,进行数值计算方式,对数组算术运算通常在相对应元素上进行。...② 标量和一维、二维、三维数组之间广播运算 ? ③ 一维数组和二维数组之间广播运算 ? ⑤ 二维数组和三维数组元素之间广播运算 ? 3)图示说明:什么样数据才可以启用广播机制?...原因是:numpy底层是集成了C语言,因此numpy数组元素底层存储也就是“C风格”,下面我们来对这种风格进行说明。...C指就是C语言,numpy底层集成了C语言,因此当你不指定order参数时候,默认就采用是C语言风格,C语言风格,最右边索引变化最快。   F指就是F语言,最左边索引变化最快。

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【Python】numpy 数组占用内存空间问题

https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53411703 之前跟同学讨论过numpy数组占用空间大小问题,但是今天给忘了,又重新试验了一下...---- 问题 一个空numpy数组对象占用多大空间。 一个int32、int64、float32、float64数占用多大空间。...numpy 数组,无论什么类型,都是占用 96 个字节(byte)。...此外,注意 sys.getsizeof() 函数返回是 这个对象所占用空间大小,对于数组来说,除了数组中每个值占用空间外,数组对象还会存储数组长度、数组类型等其他信息。...而如果只想要获取数组中存储占用空间大小,可以使用 numpy.ndarray.nbytes ,使用 numpy.ndarray.itemsize 获取数组中每个值占用空间大小。

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【Python】numpy数组占用内存空间问题

之前跟同学讨论过numpy数组占用空间大小问题,但是今天给忘了,又重新试验了一下,主要是利用sys模块getsizeof函数,使用版本是 Python3.5。记录下来,以备后忘。...问题 一个空numpy数组对象占用多大空间。 一个int32、int64、float32、float64数占用多大空间。...numpy 数组,无论什么类型,都是占用 96 个字节(byte)。...此外,注意 sys.getsizeof() 函数返回是 这个对象所占用空间大小,对于数组来说,除了数组中每个值占用空间外,数组对象还会存储数组长度、数组类型等其他信息。...而如果只想要获取数组中存储占用空间大小,可以使用 numpy.ndarray.nbytes ,使用 numpy.ndarray.itemsize 获取数组中每个值占用空间大小。

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numpy数组操作相关函数

numpy中,有一系列对数组进行操作函数,在使用这些函数之前,必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组完整拷贝,就是说,先对原始数据进行拷贝,生成一个新数组,新数组和原始数组是独立...,对副本操作并不会影响到原始数组;视图是一个数组引用,对引用进行操作,也就是对原始数据进行操作,所以修改视图会对应修改原始数组。...一个基本例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...改变数组维度和形状 一开始已经介绍了reshape和resize方法,可以修改数组维度和形状,除此之外,ravel和flatten则可以将多维数组换为一维数组,用法如下 >>> a = np.arange...数组数组置是最高频操作,在numpy中,有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,

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