格式化和比较数组Numpy Python - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

numpy：数组比较

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 m=np.array...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

1.5K1 0

Python Numpy 数组

NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。...numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array)，以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。...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。...Python的大型列表只比”真正的”numpy数组多使用约13%的存储空间，但对于一些简单的内置操作，比如sum()，使用列表则要比数组快五到十倍。

2.4K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

python格式化输出：%s和format()用法比较

作者：黄伟呢来源：凹凸数据 1、python格式化输出历史起源 python2.5之前，我们使用的是老式格式化输出：%s。...从python3.0开始起(python2.6同期发布)，同时支持两个版本的格式化，多出来的一个新版本就是利用format()函数，进行格式化输出。...2、为什么要学习python3支持的新式格式化输出呢？...02 填充和对齐 1）填充(只能用一个字符进行填充) ① 什么是填充？...1）长度和截断长度的区别 ① 什么是长度？

9921 0

Python矩阵和Numpy数组的那些事儿

今天给大家介绍矩阵和NumPy数组。一、什么是矩阵？使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。二、Python矩阵 1....如果使用Windows，使用PyCharm 安装NumPy，NumPy它带有一些其他与数据科学和机器学习有关的软件包。成功安装了NumPy，就可以导入和使用它。...3.1 整数，浮点数和复数的数组 import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])print(A) A = np.array([[1.1,...) 运行效果： 3.2 零和一的数组 import numpy as np zeors_array = np.zeros( (2, 3) )print(zeors_array)ones_array...六、总结本文基于Python基础，介绍了矩阵和NumPy数组，重点介绍了NumPy数组，如何去安装NumPy模块，如何去创建一个NumPy数组的两种方式。

2.4K2 0

Numpy统计计算、数组比较，看这篇就够了

此前，我们在《玩数据必备Python库：Numpy使用详解》一文中介绍了利用Numpy进行矩阵运算的方法，本文继续介绍Numpy的统计计算及其他科学运算的方法。...sum()：计算矩阵元素的和；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。 mean()：计算矩阵元素的平均值；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。...数组示例代码如下： vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) vector.sum() 得到的结果是50 矩阵示例代码如下： matrix= array([[ 5,...示例代码如下： index2 = np.argmin([1,2,6,3,2]) #返回的是0 下面我们来探索下Numpy矩阵的排序和如何使用索引，示例代码如下： import numpy as np x...数组比较 Numpy有一个强大的功能是数组或矩阵的比较，数据比较之后会产生boolean值。

3.5K3 0

Python学习——numpy数组切片

import numpy as np a=[1,2,3.4,5] 1.1 一个参数：a[i] 返回与该索引相对应的单个元素。...③ i 和 j 都缺省时，a[:] 相当于完整复制 a。...二维数组 X[n0,n1]是通过numpy库引用二维数组或矩阵中的某一段数据集的一种写法。...import numpy as np X = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]]) #X 是一个二维数组，维度为...---- 参考资料： (28条消息) Python中numpy数组切片：print(a[0::2])、a[::2]、[:,2]、[1:,-1:]、a[::-1]、[ : n]、[m : ]、[-1]、[

2.3K4 0

Python-Numpy数组计算

参考链接： Python中的numpy.greater 一、NumPy：数组计算 1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。...根据指定形状和dtype创建全1数组 empty() 根据指定形状和dtype创建空数组（随机值） eye() 根据指定边长和dtype创建单位矩阵 ...五、NumPy：索引和切片 1、数组和标量之间的运算 a+1 a*3 1//a a**0.5 2、同样大小数组之间的运算 a+b a/b a**b 3、数组的索引...问题3：给一个数组，选出数组中所有大于5的数和偶数。　　.../greater_equal/less/less_equal/equal/not_equal (array1,array2) 元素级比较运算，产生布尔数组 numpy.logical_end/logical_or

2.4K4 0

Python中numpy数组切片

1、基本概念Python中符合切片并且常用的有：列表，字符串，元组。下面那列表来说明，其他的也是一样的。格式：[开头：结束：步长] 开头：当步长>0时，不写默认0。...# 字符串中用法str = 'python'print(str[::]) # pythonprint(str[::1]) # pythonprint(str[::2]) # pto 从左往右数，数2步...3、二维数组（逗号，）X[n0,n1,n2]表示取三维数组，取N维数组则有N个参数，N-1个逗号分隔。...,[21,22]]；切片特殊情况 X[:e0,s1:]特殊情况，即左边从0开始可以省略X[:e0,s1:e1]，右边到结尾可以省略X[s0:,s1:e1]，取某一维全部元素X[:,s1:e1]，事实上和Python...numpy的切片操作，一般结构如num[a:b,c:d]，分析时以逗号为分隔符，逗号之前为要取的num行的下标范围(a到b-1)，逗号之后为要取的num列的下标范围(c到d-1)；前面是行索引，后面是列索引

3.3K3 0

如何用Python和Cython加速NumPy数组操作？

在进行科学计算或数据分析时，NumPy数组是一种常用的数据结构。然而，随着数据规模的增大和运算的复杂化，NumPy的计算性能有时无法满足高效处理的需求。...在这种情况下，使用Cython可以显著提升NumPy数组的运算效率。 Cython是一种Python的扩展语言，它允许我们将Python代码转换为C代码，从而提升代码执行速度。...选择Cython进行优化尽管NumPy已经在底层对数组运算进行了优化，但在某些场景下，Python解释器的运行效率仍然是性能的瓶颈。...使用Cython优化NumPy数组操作 Cython的基础使用要使用Cython加速Python代码，我们需要编写Cython代码并将其编译为C扩展模块。...np.ndarray：用于声明NumPy数组，并指定其数据类型和维度。 double/int：用于声明浮点数和整型变量，避免使用Python对象。

1571 0

Python NumPy数组堆叠与组合

更多Python学习内容：ipengtao.com 在科学计算和数据处理过程中，数组的组合和堆叠是一个常见的操作。...NumPy 提供了多种方法来处理数组的堆叠和组合，例如水平堆叠、垂直堆叠、深度堆叠以及基于指定轴的拼接。通过这些方法，可以轻松地对数组进行复杂的数据操作，从而满足不同场景的需求。...NumPy 数组堆叠与组合概述在 NumPy 中，数组堆叠和组合主要包括以下几类操作：水平堆叠（Horizontal Stacking）：沿水平方向将数组进行拼接。...分割与拆分除了堆叠和组合，NumPy 还提供了将数组分割为多个子数组的功能。常用方法包括 split、hsplit 和 vsplit。...总结 NumPy 提供了丰富的数组堆叠与组合方法，包括水平堆叠、垂直堆叠、深度堆叠和基于轴的拼接，同时支持块组合和数组分割操作。通过灵活应用这些方法，可以高效地对数组进行各种结构调整。

1111 0

Python NumPy多维数组形状重构

NumPy 是 Python 中用于数值计算的核心库，其多维数组功能是数据科学和工程计算的基础。在实际工作中，我们经常需要根据需求对数组进行形状重构，例如调整维度、添加或删除轴等。...NumPy 提供了强大的数组重构工具，如 reshape、ravel、resize 等，可以灵活高效地处理数组形状。...resize：直接修改数组的形状。 ravel 和 flatten：将多维数组展平成一维。 reshape：灵活调整数组形状 reshape 方法用于创建一个新形状的数组，而不会改变原始数据。...) 输出：自动计算维度的数组： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 在这个例子中，NumPy 根据总元素数量和指定的行数自动计算列数。...6 7]] ravel 和 flatten：展开数组将多维数组展平成一维数组是常见的操作，ravel 和 flatten 都能实现这一功能，但它们有一些区别： ravel 返回的是原数组的视图，修改会影响原数组

971 0

Python之numpy数组学习（二）

前言前面我们学习了numpy库的简单应用，今天来学习下比较重要的如何处理数组。处理数组形状下面可将多维数组转换成一维数组时的情形。...垂直叠加：使用垂直叠加方法，先要构建一个元组，然后将元组交给vstack()函数来码放数组。深度叠加：还有一种深度叠加方法，这要用到dstack()函数和一个元组。...行式堆叠：同时，numpy也有以行方式对数组进行堆叠的函数，这个用于一维数组的函数名为row_stack()，它将数组作为行码放到二维数组中。...True, True], # [ True, True, True], # [ True, True, True]], dtype=bool) 小结今天学习一下Python...中numpy的堆叠数组。

1K8 0

【Python科学计算】使用NumPy水平组合数组和垂直组合数组

1 水平数组组合通过hstack函数可以将2个或多个数组水平组合起来形成一个数组，那么什么叫数组的水平组合呢？下面先看一个例子。现在有两个3*2的数组A和B。...from numpy import * a = arange(9).reshape(3,3) b = a * 3 print(a) print('----------------') print(b)...b和c print(hstack((a,b,c))) 程序运行结果如图1所示。...图1 水平组合数组 2 垂直数组组合通过vstack函数可以将2个或多个数组垂直组合起来形成一个数组，那么什么叫数组的垂直组合呢？下面先看一个例子。现在有两个3*2的数组A和B。...from numpy import * a = arange(12).reshape(3,4) b = arange(16).reshape(4,4) c = arange(20).reshape(5,4

1.4K3 0

python numpy数组切片_python列表切片详解

python的数组切片操作很强大，但有些细节老是忘，故写一点东西记录下来。...在python&numpy中切片(slice) 对于一维数组来说，python的list和numpy的array切片操作都是相似的。...相对于一维数组而言，二维(多维)数组用的会更多。...取第0列的数据，以列的形式返回的 out: array([[0], [4], [8]]) 取一个数据块取第一维的索引1到索引2之间的元素，也就是第二行取第二维的索引1到索引3之间的元素，也就是第二列和第三列...in:arr[1:2, 1:3] out: array([[5, 6]]) 取第一维的全部按步长为2取第二维的索引0到末尾之间的元素，也就是第一列和第三列 in: arr[:, ::2] out:

1.8K2 0

Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。...numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素使用范例：>>>import numpy as np>>> a = np.array([[np.nan...np.nan_to_num(a)array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308], [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])和此类问题相关的还有一组判断用函数...，包括：isinfisneginfisposinfisnanisfinite使用方法也很简单，以isnan举例说明：>>> import numpy as np>>> np.isnan(np.array

3.6K2 0

Python numpy函数：dtype数组元素类型

数组元素的类型通过dtype属性获得。...而且，每一种数据类型都有几种字符串表达形式，我们可以使用typeDict字典来查询某种字符串所代表的数据类型，比如“d”和“double”都是float64数据类型：发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处

7161 0

Python Numpy数组高级索引操作指南

Numpy作为Python中用于科学计算的核心库，以其高效的数组操作而著称。...在数据处理和计算中，数组索引是一项非常重要的技能，而Numpy的高级索引（Advanced Indexing）提供了强大而灵活的功能，可以实现复杂的数据提取和操作。...本文将详细介绍Numpy的高级索引技巧，帮助在数据分析中充分利用这些功能。什么是高级索引？在Numpy中，索引数组有两种基本方式：整数索引和切片索引。...高级索引的性能与优化高级索引操作本质上是基于Numpy底层的C语言实现的，因此它们比使用Python循环的操作要高效得多。尤其是在处理大规模数据时，花式索引和布尔索引能够显著提高性能。...即使对于非常大的数组，Numpy的高级索引操作依然能够保持很高的性能。总结 Numpy的高级索引为处理复杂数组操作提供了极大的灵活性与效率。

1961 0

python读Excel数据成numpy数组

参考链接： Numpy 创建数组今年研究生数模的时候用到了，113.xlsx 是325个样本数据，每个样本数据126个初步筛选的特征文章目录按列读按行读按列读 import xlrd import...numpy as np def excel2matrix(path): data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0]...0.09031475 1. … 0.03193705 0.01024951 0. ]] (325, 126) 简单，但是很有用的一个小东西按行读当然你可以按行读 import xlrd import numpy

3.1K3 0

Python之NumPy实践之数组和矢量计算

Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。...empty可以创建一个没有任何具体值的数组。 4. arrage是Python内置函数range的数组版。...NumPy主要数据类型：浮点型、复数、整数、布尔值、字符串还有普通的Python对象。 7. 数组和标量之间的计算：数组可以代替循环对数据执行批量操作。...不同大小的数组之间的运算叫做广播。 9. 基本的索引和切片索引：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者单个元素的方式有很多。...用数组的文件进行输入输出将数组以二进制格式保存到磁盘：np.save和np.load 存取文本文件:pandas中的read_csv和read_table函数；np.loadtxt或np.genfromtxt

1.4K8 0

Python NumPy数组视图与深浅拷贝

在数据科学和机器学习中，NumPy是Python中处理多维数组和大规模数据计算的重要工具。数组操作中，一个重要但易混淆的概念是视图（view）与拷贝（copy）。...在NumPy中，数组的操作并不总是直接复制数据，而是可以通过视图共享数据，以节省内存和提高操作效率。然而，浅拷贝和深拷贝的机制使得数据的引用关系变得更加复杂。...NumPy中的视图（View）与拷贝（Copy）在NumPy中，当从数组中提取子数组或对数组进行切片操作时，有可能创建的是一个视图，而不是拷贝。...视图与浅拷贝的操作实例在数据分析中，视图和浅拷贝的主要应用场景包括数据切片、形状变换和数据类型转换。NumPy在这些操作中会尽量创建视图以节省内存，除非视图无法满足需求时才会创建副本。...总结在NumPy中，视图和拷贝是数组操作中的两个重要概念。视图通过共享原始数组的数据来实现内存效率，在切片和形状变换中具有广泛的应用；深拷贝则在不希望共享数据的情况下提供了完全的复制。

931 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭