Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 创建通用函数 查找勾股三元组 用chararray执行字符串操作 创建一个遮罩数组 忽略负值和极值 使用recarray...另见 numpy.ma模块的文档 使用recarray函数创建得分表 recarray类是ndarray的子类。 这些数组可以像数据库中一样保存记录，具有不同的数据类型。...我们将计算几只股票的得分，并将它们与股票代号一起使用 NumPy recarray()函数中的表格格式存储。...工作原理 我们计算了几只股票的得分，并将它们存储在recarray NumPy 对象中。 这个数组使我们能够混合不同数据类型的数据，在这种情况下，是股票代码和数字得分。...您可以在numpy.recarray模块中找到更多与记录数组相关的功能。 另见 numpy.recarray模块的文档
简单的交换列的数据： >>> a[['a', 'c']] = a[['c', 'a']] Record Arrays 结构化数组只能通过index来访问，很不方便，为此NumPy提供了一个多维数组的子类 numpy.recarray...array([2], dtype=int32) >>> recordarr.foo[1:2] array([2], dtype=int32) >>> recordarr[1].baz b'World' recarray...type=np.recarray) ...: Out[192]: rec.array([(1, 2., b'Hello'), (2, 3., b'World')], dtype...foo', '<i4'), ('bar', '<f4'), ('baz', 'S10')]) 如果通过index或者field来访问rec.array对象的字段，如果字段是结构类型，那么会返回numpy.recarray...'B', int)])]) >>> type(recordarr.foo) >>> type(recordarr.bar) <class 'numpy.recarray
： >>> a[['a', 'c']] = a[['c', 'a']] Record Arrays 结构化数组只能通过index来访问，很不方便，为此NumPy提供了一个多维数组的子类 numpy.recarray...array([2], dtype=int32) >>> recordarr.foo[1:2] array([2], dtype=int32) >>> recordarr[1].baz b'World' recarray...type=np.recarray) ...: Out[192]: rec.array([(1, 2., b'Hello'), (2, 3., b'World')], dtype...', '<i4'), ('bar', '<f4'), ('baz', 'S10')]) 如果通过index或者field来访问rec.array对象的字段，如果字段是结构类型，那么会返回numpy.recarray...'B', int)])]) >>> type(recordarr.foo) >>> type(recordarr.bar) <class 'numpy.recarray
from the file y_data = self.load_encoded_data(ep, ch) x_data = np.arange(0, len(y_data)) #create a recarray...data = np.recarray(len(y_data), dtype=[(‘x’, b_float), (‘y’, b_float)]) #put in the recarray the scaled...data = np.recarray(len(y_data), dtype=[(‘x’, b_float), (‘y’, b_int)]) #put in the recarray the scaled...data = np.recarray(len(y_data), dtype=[(‘x’, b_float), (‘y’, b_float)]) #put in the recarray the scaled...data = np.recarray(len(y_data), dtype=[(‘x’, b_float), (‘y’, b_int)]) #put in the recarray the scaled
sharey=False) ranking genes finished: added to `.uns['rank_genes_groups']` 'names', sorted np.recarray...to be indexed by group ids 'scores', sorted np.recarray to be indexed by group ids 'logfoldchanges...', sorted np.recarray to be indexed by group ids 'pvals', sorted np.recarray to be indexed by group...ids 'pvals_adj', sorted np.recarray to be indexed by group ids (0:00:17) C:\Users\shenxiaochen
ranking genes # finished: added to `.uns['rank_genes_groups']` # 'names', sorted np.recarray...to be indexed by group ids # 'scores', sorted np.recarray to be indexed by group ids #...'logfoldchanges', sorted np.recarray to be indexed by group ids # 'pvals', sorted np.recarray...to be indexed by group ids # 'pvals_adj', sorted np.recarray to be indexed by group ids (0:00
记录数组：略有不同的结构化数组 NumPy 还提供了np.recarray类，它与刚刚描述的结构化数组几乎相同，但有一个附加功能：字段可以作为属性而不是字典的键来访问。...age'] # array([25, 45, 37, 19], dtype=int32) 如果我们将数据视为记录数组，我们可以通过更少的敲键盘来访问它： data_rec = data.view(np.recarray
as_recarray : boolean, default False 不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。...返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。
True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, as_recarray
foldchanges[global_indices])) finished: added to `.uns['rank_genes_groups']` 'names', sorted np.recarray...to be indexed by group ids 'scores', sorted np.recarray to be indexed by group ids 'logfoldchanges...', sorted np.recarray to be indexed by group ids 'pvals', sorted np.recarray to be indexed by group...ids 'pvals_adj', sorted np.recarray to be indexed by group ids (0:00:00) 为了使我们的文章图文并茂一些，来看看't-test
as_recarray: bool 不支持使用：该参数会在未来版本移除, 请使用pd.read_csv(...).to_records()替代, 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame
return np.array([q[4] for q in quotes]) # 创建记录数组，来统计每个股票的代码、 # 标准分（标准差的倒数）、均值和得分 weights = np.recarray
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^') plt.show() 根据keyword参数plot 可以传入字典或pd.DataFrame，np.recarray
Validating names 具有结构化dtype的NumPy数组也可以视为recarray，其中可以像访问属性一样访问字段。...输出始终为MaskedArray recfromtxt 返回标准numpy.recarray（if usemask=False）或MaskedRecords数组（如果usemaske=True。
'radians', 'random', 'rank', 'rate', 'ravel', 'ravel_multi_index', 'real', 'real_if_close', 'rec', 'recarray
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