一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个科学计算（各种运算）包，封装了多个可以用于数组间计算的函数。...要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包需要不同的数据结构，比如Pandas需要DataFrame、Series数据结构 Python中创建数组使用的是 array() 函数，...三、NumPy 数组的基本属性 NumPy 数组的基本属性主要包括形状、大小、类型、维数。...# 给数组传入某个判断条件，将返回符合该条件的元素 # 获取数组中大于3的元素 arr[ arr > 3 ] 2.多维数据选取 （1）获取某行数据 # 要获取某行数据，直接传入这行的位置(即第几行即可...② x: 符合条件返回x。 ③ y: 符合条件返回y。 返回值: 若条件（condition）为真则返回x，为假则返回y。
2. axis 轴 Numpy 中 axis = n 对应 ndarray 的第 nnn 层 []，从最外层的 axis = 0，逐渐往内层递增。 3....数组大小 & 维度 ndarray 数组维度元组 shape 为从最外层到最里层逐层的大小；从最外层到最里层，对应 ndarray 数组的 axis 依次从 0 开始依次编号。...ndarray.ndim ：数组维度数目 ndarray.size ：数组所有元素数目 = 所有维度大小乘积 ndarray.shape ：数组各个维度大小 4....广播机制 Numpy 两个数组的相加、相减以及相乘都是对应元素之间的操作，当两个数组的形状并不相同时，Numpy 采用广播机制扩展数组使得二者形状相同。...Numpy 广播机制原则： 数组维度不同，后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长相符 image.png image.png 数组维度相同，其中一个轴长为 1 image.png 5.
使用Boolean类型的数组挑选一维数组中的值 使用一维Boolean数组选取数组中的特定元素，对应位置为True则选取，为False则不选取 import numpy as np i_=[2]...(3,4) print("pop(3,4)\n",pop) bool=np.array([0,0,1,1]).astype("bool") # [False,False,True,True] # 使用数组作为索引选择个体
文章目录 数组的操作 numpy操作创建数组（矩阵） 1） 什么是numpy？...2）numpy的数据类型： 3）轴的理解(axis): 0轴， 1轴， 2轴 numpy操作 1）、numpy中如何创建数组(矩阵)? 2）数组及数组元素的类型： 3）....x[1] # [(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)] print([mul(item) for item in zip(a, b)]) numpy操作创建数组（矩阵） NumPy系统是...0轴 - 二维数组: [[1,2,3,45], [1,2,3,45]] ----0轴, 1轴， numpy操作 1）、numpy中如何创建数组(矩阵)?...： 数组：numpy.ndarray 数组元素： c1 = np.array(range(1,6)) print(type(c1)) print(c1.dtype) 3）.
产生给定形状和类型的全零数组 语法：numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 参数： shape：整数或者元组，如：2,或者(2,2) dtype：数据类型...另外，还有numpy.ones产生全1数组，用法类似 5 numpy.reshape 语法：numpy.reshape(a, newshape, order='C') 参数 ： a：需要修改的数组 ，...[3, 4]]) 7 python列表和numpy数组 7.1 python列表和numpy数组是可以进行运算的 先介绍矩阵的两种运算： （1）对应元素相乘 两种方式： 一个是np.multiply...() 另外一个是 * （2）内积或者点乘 np.dot(A, B) 如：list4 = [[1,2],[3,4]] ，相当于shape为（2,2）的numpy数组 >>> list1 = [2] >>...的数组: np.array(list) 将numpy数组转化为python的列表 a.tolist()
和C语言一样，在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作。 只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同，NumPy就可以很方便地读取C语言的结构数组的二进制数据，转换为NumPy的结构数组。...在NumPy中可以如下定义： import numpy as np persontype = np.dtype({'names':['name', 'age', 'weight'],'formats':...类型描述前面为我们添加了`|', `<' 等字符，这些字符用来描述字段值的字节顺序： • | : 忽视字节顺序 • < : 低位字节在前 • > : 高位字节在前 结构数组的存取方式和一般数组相同，通过下标能够取得其中的元素...,0),'age':(np.uint8,25)}) dtype([('surname', '|S25'), ('age', '|u1')]) 关于内存对齐： C语言的结构体为了内存寻址方便，会自动的添加一些填充用的字节...为了解决这个问题，在创建dtype对象时，可以传递参数align=True，这样numpy的结构数组的内存对齐和C语言的结构体就一致了。
下面将学习如何创建不同形状的numpy数组，基于不同的源创建numpy数组，数组的重排和切片操作，添加数组索引，以及对某些或所有数组元素进行算术运算、逻辑运算和聚合运算。 1....创建数组 numpy数组比原生的Python列表更为紧凑和高效，尤其是在多维的情况下。但与列表不同的是，数组的语法要求更为严格：数组必须是同构的。...这意味着数组项不能混合使用不同的数据类型，而且不能对不同数据类型的数组项进行匹配操作。 创建numpy数组的方法很多。可以使用函数array()，基于类数组(array-like)数据创建数组。...为获得较高的效率，numpy在创建一个数组时，不会将数据从源复制到新数组，而是建立起数据间的连接。也就是说，在默认情况下，numpy数组相当于是其底层数据的视图，而不是其副本。...实际上，Python的”列表”(list)是以数组的方式实现的，而并非列表的方式，这与”列表”(list)的字面含义并不一致。由于未使用前向指针，所以Python并没有给列表预留前向指针的存储空间。
1、单条件 m=np.array([ [1,2,3], [10,20,30], [35,45,55] ]) n=(m==20) print(n) 输出 [[False False...col2=(m[:,1]==20) print(col2) 输出 [False True False] print(m[col2,:]) 输出true值的那一行数据 [[10 20 30]] 2、多条件...5,10,15,20]) ten_or_five=(vector==10)|(vector==5) print(ten_or_five) 输出 [ True True False False] 3、条件替代值...用布尔值替代数组中的值 (1) 例1 vector[ten_or_five]=50 print(vector) 输出 [50 50 15 20] (2) 例2 import numpy as np...True False] m[column2,1]=100 print(m) 输出 [[ 1 2 3] [ 10 100 30] [ 35 45 55]] (3) 替换空值 import numpy
NumPy中，最重要和使用最频繁的对象就是N维数组。 为什么要学习NumPy？ 1. 很多更高级的扩展模块都依赖于NumPy，比如pandas 2....NumPy提供了一个叫做N维数组的数据结构，它和Python中的列表list类似，但前者的输入输出性能远优于后者 2.N维数组 （1）简介 [...]表示一维数组，和Python中的列表长得很像。...安装完后，下一步就是导入numpy。根据NumPy官方文档的倡导，在导入numpy时通常会使用「np」作为numpy的简写，方便以后调用。...； 下面的这个就是数组和1这个数字进行运算，这个时候数组里面的每一个元素都会减去1； # 使用import导入numpy，并使用"np"作为该模块的简写 import numpy as np # 使用...，数组函数传递的就是一个一维数组，序列构造函数的参数就是一个列表； # 导入pandas模块，简称pd import pandas as pd # 导入numpy模块，简称np import numpy
Numpy 数组：ndarray NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型，它是描述相同类型的元素集合。... 7] [3 4 8] [5 6 9]] numpy.matrix'> numpy.ndarray'> NumPy 数组属性 NumPy 数组的维度（又称维数）称为秩...创建数组 1、numpy.empty 此方法用来创建一个指定维度（shape）、数据类型（dtype）的未初始化的数组。...NumPy 从已有的数组创建数组 1、numpy.asarray numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 的参数只有三个。...例三： array.array 数组中的值改变是可以的，但是如果是添加值，那就不行了。
添加和删除元素的方法主要是 append：只能追加在末尾 insert：可以在指定位置插入 delete：删除元素 unique：数组中元素去重 append numpy.append(arr,values...axis=None) arr：输入向量 values：将values值插到arr后面；values和arr应该维度相同 axis：在哪个维度上进行增加元素；默认是返回的的是一个被拉平的向量 import numpy...array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.append(a, [[17,18,19]], axis=0) # axis=0表示按行插入；2层中括号[]：numpy...的括号好严格 array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [17, 18, 19]]) insert **numpy.insert(arr,obj,...], axis=1) # axis=1表示按照列插入 array([[1, 9, 2], [3, 8, 4], [5, 7, 6]]) delete **numpy.delete
python之numpy学习 NumPy 数组副本 vs 视图 副本和视图之间的区别 副本和数组视图之间的主要区别在于副本是一个新数组，而这个视图只是原始数组的视图。...检查数组是否拥有数据 如上所述，副本拥有数据，而视图不拥有数据，但是我们如何检查呢？ 每个 NumPy 数组都有一个属性 base，如果该数组拥有数据，则这个 base 属性返回 None。...视图返回原始数组。 NumPy 数组形状 数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。...NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。 数组的形状是每个维中元素的数量。 通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。...这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。 NumPy数组迭代 迭代意味着逐一遍历元素。 当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。
不过要注意一些小问题，如下图： 方法二：使用numpy提供的函数-append(arr, values, axis=None) 不能对三个或者三个以上数组拼接； 方法三：使用numpy
我们将使用NumPy的随机数生成器，我们将使seed设置初始值，以确保每次运行此代码时都生成相同的随机数组： In [8]: import numpy as np ...: np.random.seed...，访问子数组 正如我们可以使用方括号来访问单个数组元素一样，我们也可以使用方括号来访问带有切片符号（由冒号（:)字符标记）的子数组。...这是NumPy数组切片与Python列表切片不同的一个领域：在Python 列表中，切片将是副本。...创建数组副本 尽管数组视图具有出色的功能，但有时在数组或子数组中显式复制数据有时还是很有用的。...]) ...: print(x1,x2,x3) [1] [2] [ 3 99 99 3 2 1] 注意，N个分裂点会产生N + 1个子数组。
对数组做基本的算术运算，将会对整个数组的所有元组进行逐一运算，并将运算结果保存在一个新的数组内，而不会破坏原始的数组 数组和向量之间的运算 数组和数组之间的运算 通用函数的使用 数组和向量之间的运算...import numpy as np a = np.array([20,40,50,80]) b = np.arange(4) print(a) print(b) [20 40 50 80] [0...7.4511316 , -2.62374854, -9.93888654]) a < 40 array([ True, False, False, False]) a[a>45] array([50, 80]) 数组和数组之间的运算
参考链接： Numpy 遍历数组 一维数组，多维数组： 涉及方法 索引和切片 展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果 dtype显示数据类型，...注意复数不能转换为整数和浮点数 dtype 类的 itemsize 属性：单个数组元素在内存中占用的字节数 数组的 shape 属性返回一个元组（tuple），元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小...、垂直分割 vsplit 或者split axis=0 3、深度分割 dsplit 数组属性： 1、dtype 2、shape 3、ndim 数组的维数 或者数组轴的个数 4、size...函数一样 矩阵的转置矩阵、 8、real imag 复数组成的数组的虚部和实部 9、flat 属性将返回一个 numpy.flatiter 对象，这是获得 flatiter 对象的唯一方式，可以遍历多维数组... 函数： tolist 将numpy数组转换为python列表 astype 转换数组时指定数据类型
Numpy 基础知识 Numpy的主要对象是同质的多维数组。Numpy中的元素放在[]中，其中的元素通常都是数字，并且是同样的类型，由一个正整数元组进行索引。 每个元素在内存中占有同样大小的空间。...Numpy数组类的名字叫做ndarray，经常简称为array。要注意将numpy.array与标准Python库中的array.array区分开，后者只处理一维数组，并且功能简单。...Numpy功能 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。...ndarray.data：包含数组实际元素的缓冲区 ndarray.flags: 数组对象的一些状态指示或标签 ---- 创建ndarray 一维或者多维数组 import numpy as np...# 数组的轴数，维度称为轴 2 a.dtype.name # 数组中元素的数据类型 'int32' a.size # 数组中所有元素的个数 15 type(a) # 查看类型 numpy.ndarray
NumPy是Python数组计算、矩阵运算和科学计算的核心库。...提供了高性能的数组对象 提供了大量的函数和方法 NumPy使用机器学习中的操作变得简单 NumPy是通过C语言实现的 NumPy的安装 pip install numpy 数组的分类 一维数组 跟Python...列表的形状一样，区别在于数组的切片是针对原始数组 二维数组 以数组作为数组元素，二维数组包括行和列，类似于表格，又称为矩阵 三维数组（多维数组） 为数为三的数组元素，也称矩阵列表 轴的概念 ：轴是NumPy...模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作 创建简单的数组 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,ndmin=0) 不同方式创建数组 创建指定维度和数据类型未初始化的数组...在NumPy中，矩阵是数组的分支，二维数组也称为矩阵 。
enumerate 遍历numpy数组 遍历一维数组 i，j 分别表示数组的 索引 和 存储的值 import numpy as np a=np.array([1,2,3,4]) b=np.array...9,10,11,12]]) for i,j in enumerate(a): print("i",i,"j",j) # i 0 j 1 # i 1 j 2 # i 2 j 3 # i 3 j 4 遍历二维数组...i，j 分别表示数组的 行的索引 和 每一行中存储的值 import numpy as np for i,j in enumerate(b): print("i",i,"j",j) # i 0...j 1 # i 1 j 2 # i 2 j 3 # i 3 j 4 # i 0 j [1 2 3 4] # i 1 j [5 6 7 8] # i 2 j [ 9 10 11 12] 遍历二维数组集合
创建掩膜数组 numpy,ma模块中提供了多种方法用以创建掩膜数组，主要都是基于 MaskedArray 类。...首先导入库并创建演示数组： import numpy as np import numpy.ma as ma x = (np.random.random((3,4))*100 + 15).round(...使用 numpy.ma 模块中的其它函数创建掩膜数组 比如，numpy.ma模块中的条件判断函数： # 对大于 80 的数进行掩膜处理 ma.masked_greater(x, 80) masked_array...False False True True] [False False False False]], fill_value = 1e+20) # 掩膜版的where函数 # 不同数组条件的掩膜处理...，如果需要对指定索引的数据进行掩膜，可以不需要利用条件掩膜函数，而通过 numpy.ma 模块中的 masked 常数进行掩膜操作。
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