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Numpy和数组形状

Numpy是一个基于Python的科学计算库，它提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是云计算领域中常用的工具之一，特别适用于数据分析、科学计算、机器学习和人工智能等领域。

数组形状是指数组的维度和大小。在Numpy中，数组的形状可以通过shape属性来获取或设置。形状是一个元组，其中的每个元素表示数组在对应维度上的大小。

Numpy的数组形状有以下特点和应用场景：

多维数组：Numpy的数组可以是多维的，可以是一维、二维、三维甚至更高维度的数组。多维数组在科学计算和数据分析中非常常见，可以表示图像、音频、视频等复杂数据。
形状调整：Numpy提供了reshape函数，可以根据指定的形状重新调整数组的维度和大小。这在数据预处理和模型输入处理中非常有用，可以将数据转换为适合特定模型的形状。
广播操作：Numpy支持广播操作，即对不同形状的数组进行逐元素的运算。广播操作可以简化代码，提高计算效率。
切片和索引：Numpy的数组可以通过切片和索引来访问和修改其中的元素。切片和索引操作可以按照指定的形状获取数组的子集，方便数据处理和分析。
数组操作：Numpy提供了丰富的数组操作函数，如转置、合并、拆分、重复、排序等。这些操作可以方便地对数组进行处理和计算。

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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

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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 as np a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) np.append(a, [7,8,9]) # 不能通过a.append(),与Python的append...[]：numpy的括号好严格 array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [17, 18, 19]]) insert **numpy.insert(...], axis=1) # axis=1表示按照列插入 array([[1, 9, 2], [3, 8, 4], [5, 7, 6]]) delete **numpy.delete

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Numpy 是 Python 中科学计算的核心库，NumPy 这个词来源于 Numerical 和 Python 两个单词。...它提供了一个高性能的多维数组对象，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，广泛应用于机器学习模型、图像处理和计算机图形学、数学任务等领域。...numpy.empty(shape, dtype=float, order='C') 参数描述 shape 一个表示数组维度的元组 dtype 数据类型 order 有 "C" 和 "F" 两个选项...1. 1. 1.] 4、numpy.full 返回给定维度和类型的新数组，填充 fill_value。...返回与给定数组具有相同维度和类型的并以 fill_value 填充的数组。

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性首先让我们讨论一些有用的数组属性。我们将从定义三个随机数组开始，分别是一维，二维和三维数组。...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...# 3*4*5的三维数组每个数组都有属性ndim（维数），形状（每个维的大小）和大小（数组的总大小）：查看x3的相关信息 In [2]: print("x3 ndim: ", x3.ndim)...NumPy切片语法遵循标准Python列表的语法；要访问数组x的切片，请使用以下命令： x[start:stop:step] In [20]: x = np.arange(10) ...:...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。

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