分类：numpy.array

2022
06-13

python基础之Numpy库中array用法总结

目录前言为什么要用numpy数组的创建生成均匀分布的array：生成特殊数组获取数组的属性数组索引，切片，赋值数组操作输出数组总结前言Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。数组的下标从0开始,同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。>>>im... 继续阅读 >
2021
07-04

聊聊Numpy.array中[:]和[::]的区别在哪

[:]和[::]的区别蛮大的，用的好可以节省时间，下面以实例进行分析array([:])>>>importnumpyasnp>>>>>>x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])>>>print(x[1:5])#打印index为1~5的数组，范围是左闭右开[2345]>>>print(x[3:])#打印index=3之后的数组，包含index=3[456789101112]>>>print(x[:9])#打印index=9之前的数组，不包含index=9[123456789]>>>print(x[1:-2])#打印index=1到倒数第2个index... 继续阅读 >
2020
10-06

Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例

代码需要先导入pandasarr的数据类型为一维的np.arrayimportpandasaspdarr[~pd.isnull(arr)]补充知识：pythonnumpy.mean()axis参数使用方法【sum(axis=*)是求和，mean(axis=*)是求平均值】如下所示：importnumpyasnpX=np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])print(np.mean(X,axis=0,keepdims=True))print('*'*50)print(np.mean(X,axis=1,keepdims=True))print('*'*50)print(X.mean(axis=0))print('*'*50)print(X.mean(ax... 继续阅读 >