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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

NumPy 切片和索引NumPy 高级索引布尔索引花式索引   NumPy 广播(Broadcast)广播的规则:   NumPy 迭代数组控制遍历顺序修改数组中元素的值使用外部循环广播迭代    ...名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...dtypendarray 的数据类型 NumPy 切片和索引  ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ...切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 ...NumPy 高级索引  NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）

请参阅使用标签切片和端点是包含的。） 布尔数组（任何 NA 值将被视为 False）。...整数列表或数组[4, 3, 0]。 一个包含整数1:7的切片对象。 布尔数组（任何NA值将被视为False）。...这是一个严格的包含协议。每个要求的标签必须在索引中，否则将引发KeyError。在切片时，如果存在于索引中，则起始边界和停止边界都包括。整数是有效的标签，但它们指的是标签而不是位置。...尝试使用非整数，即使是有效标签也会引发IndexError。 .iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数，例如5。 一个整数列表或数组[4, 3, 0]。...一个带有整数1:7的切片对象。 一个布尔数组。 一个callable，请参见通过 callable 选择。 一个包含上述类型之一的行（和列）索引的元组。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

这种用法 不是 沿索引的整数位置。）。 标签列表或数组 ['a', 'b', 'c']。 使用标签 'a':'f' 的切片对象（请注意，与通常的 Python 切片相反，在索引中同时包括起始和停止点！...请参阅 使用标签进行切片 和 端点是包含的。） 布尔数组（任何 NA 值都将被视为 False）。 带有一个参数（调用系列或数据帧）并返回索引的有效输出（上述之一）的 callable 函数。...一个整数列表或数组[4, 3, 0]。 一个包含整数1:7的切片对象。 一个布尔数组（任何NA值都将被视为False）。...尝试使用非整数，即使是有效标签也会引发IndexError。 .iloc属性是主要访问方法。以下是有效的输入： 一个整数例如5。 一个整数数组或列表[4, 3, 0]。...一个带有整数1:7的切片对象。 一个布尔数组。 一个callable，请参见通过可调用进行选择。 一个行（和列）索引的元组，其元素是上述类型之一。

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Python：Numpy详解

bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False）int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...NumPy 切片和索引  ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ...切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。...  整数数组索引布尔索引花式索引  NumPy 广播(Broadcast)  广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行...arr: 要保存的数组 allow_pickle: 可选，布尔值，允许使用 Python pickles 保存对象数组，Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前，对对象进行序列化和反序列化

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python数据分析——数据的选择和运算

主要有以下四种方式： 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作，获取数组元素 数组索引 传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...一维数组元素提取 沿着单个轴，整数做下标用于选择单个元素，切片做下标用于选择元素的范围和序列。...关于NumPy数组的索引和切片操作的总结,如下表: 【例】利用Python的Numpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...关键技术: NumPy数组的索引和切片,一维数组切片的语法为: [start:stop:step]。...函数语法为: .iloc[整数、整数列表、整数切片、布尔列表以及函数]。[ ]里面的使用方法同.loc[ ]方法。

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使用NumPy、Numba的简单使用(一)

Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。 很多情况下，我们可以与SciPy和 Matplotlib（绘图库）一起使用。...这里我们提到的了跨度，跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。注意这里是字节数，不是字符数。...切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 a[......高级索引： 　　NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 #!...布尔索引： import numpy as np x = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]]) print('我们的数组是：

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python3 基础 廖雪峰教程笔记-1

浮点数可以用数学写法， 整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。...的格式表示多行内容 10.布尔值 1)布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False， 2)在Python中，可以直接用True...and运算是与运算，只有所有都为True，and运算结果才是True： or运算是或运算，只要其中有一个为True，or运算结果就是True： not运算是非运算，它是一个单目运算符...: list index out of range 4)当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误， 所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len...在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。

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Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

，只索取为True的部分，去掉False部分 通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...  4、Numpy索引和切片  4.1普通索引  1 数组和标量之间的运算： 可以直接进行加减乘除的运算（对每一个元素进行） a+1 a*3 1//a a0.5 2 同样大小数组之间的运算： a+b a.../b ab 3 数组的索引： 一维数组：a[5] 多维数组：a[2][3]或a[2,3] 4 数组的切片： 一维数组：a[3:6]，a[:5] 多维数组：a[3:6,1:7]，a[:,1:7] 注意：与列表不同...，数组切片时并不会自动复制，在切片数组上的修改会影响原数组。...【解决方法：copy()】  4.2 布尔索引  1 给一个数组，选出数组中所有大于5的数? a[a>5]  2 给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数?

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Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

，只索取为True的部分，去掉False部分 通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...  4、Numpy索引和切片  4.1普通索引  1 数组和标量之间的运算： 可以直接进行加减乘除的运算（对每一个元素进行） a+1 a*3 1//a a0.5 2 同样大小数组之间的运算： a+b a.../b ab 3 数组的索引： 一维数组：a[5] 多维数组：a[2][3]或a[2,3] 4 数组的切片： 一维数组：a[3:6]，a[:5] 多维数组：a[3:6,1:7]，a[:,1:7] 注意：与列表不同...，数组切片时并不会自动复制，在切片数组上的修改会影响原数组。...【解决方法：copy()】  4.2 布尔索引  1 给一个数组，选出数组中所有大于5的数? a[a>5]  2 给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数?

1.3K30

收藏 | Numpy详细教程

花哨的索引和索引技巧 NumPy比普通Python序列提供更多的索引功能。除了索引整数和切片，正如我们之前看到的，数组可以被整数数组和布尔数组索引。...这是因为Python要求a+=1和a=a+1等同。 通过布尔数组索引 当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。...通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。 我们能想到的使用布尔数组的索引最自然方式就是使用和原数组一样形状的布尔数组。...对数组和矩阵，索引都必须包含合适的一个或多个这些组合：整数标量、省略号 (ellipses)、整数列表;布尔值，整数或布尔值构成的元组，和一个一维整数或布尔值数组。...基本的切片使用切片对象或整数。例如， A[:]和 M[:]的求值将表现得和Python索引很相似。然而要注意很重要的一点就是NumPy切片数组不创建数据的副本;切片提供统一数据的视图。

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python：numpy详细教程

花哨的索引和索引技巧     NumPy比普通Python序列提供更多的索引功能。除了索引整数和切片，正如我们之前看到的，数组可以被整数数组和布尔数组索引。     ...这是因为Python要求a+=1和a=a+1等同。     通过布尔数组索引     当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。...第二种通过布尔来索引的方法更近似于整数索引；对数组的每个维度我们给一个一维布尔数组来选择我们想要的切片。   ...对数组和矩阵，索引都必须包含合适的一个或多个这些组合：整数标量、省略号(ellipses)、整数列表;布尔值，整数或布尔值构成的元组，和一个一维整数或布尔值数组。...基本的切片使用切片对象或整数。例如，A[:]和M[:]的求值将表现得和Python索引很相似。然而要注意很重要的一点就是NumPy切片数组不创建数据的副本;切片提供统一数据的视图。

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数据分析索引总结（上）Pandas单级索引

① 单行索引 df.loc[1103] 虽然这里的1103是整数, 但loc索引方式用的是索引标签, 而不是默认整数索引(注意默认整数索引和标签索引这二者有时候是一样的) ② 多行索引 多行索引时，需传入一个...代码类似于 select * from df where substr(Address,-1,1) in ('4','7') 小节：本质上说，loc中能传入的只有布尔列表和索引子集构成的列表，只要把握这个原则就很容易理解上面那些操作...df.iloc[lambda x:np.arange(3)] 小节：由上所述，iloc中接收的参数只能为整数或整数列表，不能使用布尔索引。...df.iloc[:,0].head() 使用loc时, 需使用标签索引---如果df只有默认整数索引, 这时候默认整数索引同时也是标签索引。...布尔符号：'&','|','~'：分别代表和and，或or，取反not df[(df['Gender']=='F')&(df['Address']=='street_2')].head() # 等价的sql

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NumPy 1.26 中文官方指南（四）

>>> np.arange(12).reshape(4, -1).shape (4, 3) 在索引中，任何负值表示从右边进行索引。 … 一个省略号。 当索引数组时，缺失的轴简称为全切片。....,0,...]会引发一个IndexError。 在打印输出中，NumPy 用...替代大数组的中间元素。要查看整个数组，使用numpy.printoptions ： Python 的切片操作符。...>>> dt = np.dtype('>H') # big-endian unsigned short 高级索引 而不是使用标量或切片作为索引，一个轴可以用数组作为索引，提供精细选择。...这被称为高级索引或“花式索引”。 沿轴 数组a的操作沿轴 n的行为就好像它的参数是数组a的切片数组，每个切片在轴n上具有连续索引。...形状不匹配的布尔数组索引现在会正常地引发 IndexError。 转换错误中断迭代。 f2py 生成的代码可能返回 Unicode 而不是字节字符串。

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【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的索引

基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...通过将整数索引和切片混合，可以得到低维度的切片。...[4, 0, 0], [7, 8, 9]]) 布尔型索引 来看这样一个例子，假设我们有一个用于存储数据的数组以及一个存储姓名的数组（含有重复项）。...此外，还可以将布尔型数组跟切片、整数（或整数序列，稍后将对此进行详细讲解）混合使用： In [103]: data[names == 'Bob'] Out[103]: array([[ 0.0929,...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。 通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。

1.6K20

numpy中的索引技巧详解

5]) # 一维数组用法和python的列表对象一致 # 支持从0开始的正整数下标 # 也支持从-1开始的负整数下标 >>> a[2] 2 >>> a[-2] 4 # 二维数组，提供两个下标 >>>...切片索引 切片索引通过切片的方式来提取子集，适用于数组内连续元素的提取，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组用法和...a[:, 1] array([1, 4, 7]) 二维数组的切片不能用两个中括号的写法，因为切片的返回值和原始数组维度相同，第一步切片提取出来之后任然是二维数组 >>> a = numpy.arange...1], [3, 4]]) 需要注意，利用花式索引从二维数组中提取当行或者单列的数据，会统一返回一维数组，这和切片不同，因为切片只是在原来的数组上生成新视图，而花式索引总是生成一个新的数组...布尔索引 布尔索引本质是根据一个布尔数组来提取子集，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组 >>> a >

2K20

NumPy 使用教程

Python 本身支持的数值类型有 int（整型，Python 2 中存在 long 长整型）、float（浮点型）、bool（布尔型） 和 complex（复数型）。 ...而 NumPy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型，细分如下：  bool：布尔类型，1 个字节，值为 True 或 False。int：整数类型，通常为 int64 或 int32 。...二、Numpy 数组索引和切片  我们已经明确了，Ndarray 是 Numpy 的组成核心，那么对于 Numpy 的多维数组，其实它完整集成了 python 对于数组的索引语法 array[obj]。...的数组切片和 python 里的list 切片操作是一样的。...2.3 索引与切片区别  你可能有点疑问，上面的索引和切片怎么看起来这么相似呢？  它们的语法的确很相似，但实际上有区别：  1. 修改切片中的内容会影响原始数组。

2.4K20

Python---numpy的初步认识

()数组的索引和切片  一维数组切片  a = np.array([9,8,7,6,5,4])  a[1:4:2]==>array([8,6]) [起始编号：终止编号（不含）：步长]  多维数组切片 ...，就是行显示，有冒号就是列显示了  普通索引数组  布尔索引数组:  names = np.array([u’张三’,u’张四’,u’张五’])  scores = np.array([  [85,86,87,88...1（+），0，-1（-）  np.modf(a):将数组中元素的小数为和整数位以两部分独立数组的形式返回  np.isnan(a):返回一个表示“哪些值是NaN(不是一个数字)”的布尔类型数组  np.isfinite...randint(low， high,（ shape）): 依shape创建随机整数或整数数组，范围是[ low, high）  seed(s) ： 随机数种子  shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列...(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis为整数或者元组  mean(a, axis = None) : 同理，计算平均值  average(a, axis

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Python---numpy的初步认识

()数组的索引和切片  一维数组切片  a = np.array([9,8,7,6,5,4])  a[1:4:2]==>array([8,6]) [起始编号：终止编号（不含）：步长]  多维数组切片 ...，就是行显示，有冒号就是列显示了  普通索引数组  布尔索引数组:  names = np.array([u’张三’,u’张四’,u’张五’])  scores = np.array([  [85,86,87,88...1（+），0，-1（-）  np.modf(a):将数组中元素的小数为和整数位以两部分独立数组的形式返回  np.isnan(a):返回一个表示“哪些值是NaN(不是一个数字)”的布尔类型数组  np.isfinite...randint(low， high,（ shape）): 依shape创建随机整数或整数数组，范围是[ low, high）  seed(s) ： 随机数种子  shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列...(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis为整数或者元组  mean(a, axis = None) : 同理，计算平均值  average(a, axis

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NumPy的详细教程

花哨的索引和索引技巧   NumPy比普通Python序列提供更多的索引功能。除了索引整数和切片，正如我们之前看到的，数组可以被整数数组和布尔数组索引。   ...这是因为Python要求a+=1和a=a+1等同。   通过布尔数组索引   当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。...第二种通过布尔来索引的方法更近似于整数索引；对数组的每个维度我们给一个一维布尔数组来选择我们想要的切片。 ...对数组和矩阵，索引都必须包含合适的一个或多个这些组合：整数标量、省略号 (ellipses)、整数列表;布尔值，整数或布尔值构成的元组，和一个一维整数或布尔值数组。...基本的切片使用切片对象或整数。例如，A[:]和M[:]的求值将表现得和Python索引很相似。然而要注意很重要的一点就是NumPy切片数组不创建数据的副本;切片提供统一数据的视图。

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