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浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

1. range与arange的比较 （1）相同点：A、参数的可选性、默认缺省值是一样的；B、结果均包括开始值，不包括结束值； C、arange的参数为整数是，与range函数等价；D、都具备索引查找、...（2）不同点：A、range函数的参数只能为整数，arange的参数为数值型，包括整数和浮点数； B、输出的数据类型不同，range的输出为列表(list)，arange的结果为数组(ndarray)；...collections.abc.Sequence，提供诸如包含内容是否相等的比较、索引查找、要素截取、支持负数索引等。...Numpy中的arange （1）官方文档中的定义：Return evenly spaced values within a given interval....以上这篇浅谈Python中range与Numpy中arange的比较就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Numpy中的数组维度

在对 np.arange(24)(0, 1, 2, 3, ..., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，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的维度:\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的每一个平面的构成：\n")...print(b[:, :, 0]) print(b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 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的每一个平面的构成

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Numpy中的索引与排序

花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨的索引 花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...因此当我们将一个列向量和一个行向量组合在一个索引中时， 会得到一个二维的结果： X[row[:, np.newaxis], col] array([[ 2, 1, 3], [ 6,...利用花哨索引修改值 正如花哨的索引可以被用于获取部分数组， 它也可以被用于修改部分数组。...例如， 假设我们有一个索引数组， 并且希望设置数组中对应的值： x = np.arange() i = np.array([, , , ]) x[i] = print(x) [...另一个可以实现该功能的类似方法是通用函数中的 reduceat() 函数， 你可以在 NumPy 文档中找到关于该函数的更多信息。

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numpy中的索引技巧详解

numpy中数组的索引非常灵活且强大，基本的操作技巧有以下几种 1....下标索引 通过每一轴的下标来访问元素，一次获取一个元素，用法如下 >>> import numpy >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4,...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...花式索引 花式索引，本质是根据下标的集合，即索引数组来提取子集，与切片的区别在于，花式索引可以提取非连续的元素，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0,...# 第一个数组中的元素为列对应的下标 >>> a[numpy.ix_([0,1], [0,1])] array([[0, 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

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初探Numpy中的花式索引

前言 Numpy中对数组索引的方式有很多（为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组），比如： 基本索引：通过单个整数值来索引数组 import numpy as np...8]] # 通过整数值索引二维数组中的数组子集 print(arr2d[0]) # [0 1 2] # 通过整数值索引二维数组中的单个元素值 print(arr2d[0, 2]) # 2 切片索引：通过..."轴"和"下标"来理解花式索引下的二维数组： 对于二维数组来说一共有两个维度两个轴axis = 0、axis = 1，由于此时整数数组只有一个，此时由于花式索引中只有一个数组，所以此时的索引数组只能作用在...axis = 0的这个轴上； 由于这里只有一个数组所以下标的理解和在一维数组中类似，对于[0, 2]来说，对应的下标索引为arr2d[0]、arr2d[2]，对于二维数组相应的索引结果为二维数组arr2...中的第一行和第三行； 一个整数数组能够索引一个轴，那么对于二维数组来说，如果有两个整数数组的话肯定能够索引两个轴。

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numpy中数组的遍历技巧

在numpy中，当需要循环处理数组中的元素时，能用内置通函数实现的肯定首选通函数，只有当没有可用的通函数的情况下，再来手动进行遍历，遍历的方法有以下几种 1....print(i) ... 0 1 2 3 4 # 二维数组，每次遍历一行，以列表的形式返回一行的元素 >>> a = np.arange(12).reshape(3, 4) >>> a array([...，所以通过上述方式只能访问，不能修改原始数组中的值。...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpy中的nditer函数可以返回数组的迭代器，该迭代器的功能比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的区别，nditer的3个特点对应不同的使用场景，当遇到对应的情况时，可以选择nditer来进行遍历。

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numpy中的掩码数组

numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...= np.arange(5) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> b = ma.masked_array(a, mask = [1, 1, 1, 0, 0]) >>> b...上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的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的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖

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在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

机器学习中的数据被表示为数组。 在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...[11 22 33 44 55] 二维列表到数组 在机器学习中，你更有可能使用到二维数据。...例如，一些库（如scikit-learn）可能需要输出变量（y）中的一维数组被重塑为二维数组，该二维数组由一列及每列对应的结果组成。...reshape()函数接受一个参数，该参数指定数组的新形状。将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例 生成由数组参数（3、5、7 和 9）中的值组成的二维数组： from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。 ?...在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...3.1 正规索引 虽然切片操作可以由多次索引操作替代，但两者最大的区别在于 切片得到的是原数组的一个视图 (view) ，修改切片中的内容会改变原数组 索引得到的是原数组的一个复制 (copy)，修改索引中的内容不会改变原数组...arr2d[2] array([7, 8, 9]) 情况二：用 arr2d[0][2] 来索引第一行第三列 arr2d[0][2] 3 索引二维数组打了两个中括号好麻烦，索引五维数组不是要打了五个中括号...3.3 花式索引 花式索引是获取数组中想要的特定元素的有效方法。

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【干货】NumPy入门深度好文 (上篇)

numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。 ?...在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...3.1 正规索引 虽然切片操作可以由多次索引操作替代，但两者最大的区别在于 切片得到的是原数组的一个视图 (view) ，修改切片中的内容会改变原数组 索引得到的是原数组的一个复制 (copy)，修改索引中的内容不会改变原数组...arr2d[2] array([7, 8, 9]) 情况二：用 arr2d[0][2] 来索引第一行第三列 arr2d[0][2] 3 索引二维数组打了两个中括号好麻烦，索引五维数组不是要打了五个中括号...3.3 花式索引 花式索引是获取数组中想要的特定元素的有效方法。

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盘一盘 NumPy (上)

numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。...strides：跨度 (12, 4) 看完下图再解释 dtype：数组元素类型 int32 对于二维数组，Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是不一样的，如下图所示： 在 numpy 数组中...3.1 正规索引 虽然切片操作可以由多次索引操作替代，但两者最大的区别在于 切片得到的是原数组的一个视图 (view) ，修改切片中的内容会改变原数组 索引得到的是原数组的一个复制 (copy)，修改索引中的内容不会改变原数组...arr2d[2] array([7, 8, 9]) 情况二：用 arr2d[0][2] 来索引第一行第三列 arr2d[0][2] 3 索引二维数组打了两个中括号好麻烦，索引五维数组不是要打了五个中括号...3.3 花式索引 花式索引是获取数组中想要的特定元素的有效方法。

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python numpy 的基础操作

： a=np.arange(0,10) b=np.arange(2,10) c=np.arange(0,12,3)#相邻个数为3 用reshape()函数生成二维数组： a=np.arange(0,12...，每隔两个数取一个值 二维数组切片： A=np.arange(12).reshape(3,4) A[1,3]#获取第二行第四列的数据 A[:,0]#获取所有行的索引为0的值， A[:2,:2]#获取行索引为...0，1，以及列索引为0，1组成一新的二维数组 A[[0,3],[0,2]]#抽取的行列索引不连续 数组的迭代： a=np.arange(12) for i in a: print(a) b=np.arange...[A1,A2,A3]=np.split(A,[1,3],axis=0)#按行切分 数组的对象和视图：在numpy中，所有的赋值不会为数组或数组中的元素创建副本。...np.save('xiaomomo',a) load('xiaomomo.npy') numpy的genfromtext()方法从文本文件中读取数据并将其插入到数组中，接收三个参数：文件名，文件中分割的字符

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Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)

# 导入numpy模块， import numpy as np # as是取别名 a = np.arange(10) # 调用numpy模块中的arange函数，创建一个数组 print(a) print...0.24012724] 由运行结果可知：一维数组中的每个元素都是[0.0, 1.0)之间的随机数 【示例2】使用numpy.random.random(size=None)创建二维数组 # 函数的参数...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...] [1 3 5] [9 8 7 6 5 4 3 2 1 0] 【示例】二维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 x = np.arange(1, 13) a = x.reshape(4, 3) #...重新转化形状，把一维数组转化为4行3列的二维数组 # 数组元素 print(a) print('-'*15) # 使用索引获取 print(a[2]) # 获取第三行 print(a[1][2])

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。...strides：跨度 (12, 4) 看完下图再解释 dtype：数组元素类型 int32 对于二维数组，Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是不一样的，如下图所示： 在 numpy 数组中...3.1 正规索引 虽然切片操作可以由多次索引操作替代，但两者最大的区别在于 切片得到的是原数组的一个视图 (view) ，修改切片中的内容会改变原数组 索引得到的是原数组的一个复制 (copy)，修改索引中的内容不会改变原数组...arr2d[2] array([7, 8, 9]) 情况二：用 arr2d[0][2] 来索引第一行第三列 arr2d[0][2] 3 索引二维数组打了两个中括号好麻烦，索引五维数组不是要打了五个中括号...3.3 花式索引 花式索引是获取数组中想要的特定元素的有效方法。

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猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。...4.1 使用整数索引访问元素 numpy中可以使用整数索引访问数组，以获取该数组中的单个元素或一行元素。 一维数组访问元素的方式与列表访问元素方式相似，它会根据指定的整数索引获取相应位置的元素。...： 3 当使用整数索引访问二维数组时，二维数组会根据索引获取相应位置的一行元素，并将该行元素以一维数组的形式进行返回。...]] # 获取索引为1的一行元素 print(array_2d[1]) 输出为： [4 5 6] 若想获取二维数组的单个元素，需要通过"二维数组[行索引，列索引]"形式实现。...，将第二个花式索引对应列表的各元素作为列索引，再按照“二维数组[行索引，列索引]”的形式获取对应位置的元素。

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numpy中数组操作的相关函数

在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，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 副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...一个基本的例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...数组的转置 数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...，而且在对应的轴上尺寸相同，特别需要注意，即使只是在二维数组的基础上增加1行或者1列，也要将添加项调整为二维数组。...数组元素的增加和删除 这里的增加和删除指的是在指定轴的索引上进行操作，用法如下 >>> a = np.arange(9).reshape(3,3) >>> a array([[0, 1, 2],

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入门 | 数据科学初学者必知的NumPy基础知识

这篇教程介绍了数据科学初学者需要了解的 NumPy 基础知识，包括如何创建 NumPy 数组、如何使用 NumPy 中的广播机制、如何获取值以及如何操作数组。...使用 arange() 内置函数创建 NumPy 数组 与 Python 的 range() 内置函数相似，我们可以用 arange() 创建一个 NumPy 数组。...例如，要得到 0~10 中的偶数，只需要将步长设置为 2 就可以了，如下所示： my_list = np.arange(0,11,2) 还可以创建有 7 个 0 的一维数组： my_zeros = np.zeros...与 arange() 函数不同，linspace() 的第三个参数是要创建的数据点数量。 在 NumPy 中创建一个恒等矩阵 处理线性代数时，恒等矩阵是非常有用的。...，而你需要弄清楚数组的形态，你想知道这个数组是一维数组还是二维数组，只需要使用 shape 函数即可： arr.shape 从 NumPy 数组中索引／选择多个元素（组） 在 NumPy 数组中进行索引与

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