array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 切片 查看切片 array1_slice1 array([6, 7, 8]) array1_slice2 array([6, 7]) 改变切片的元素 此时 ...
array 的创建可以通过list给 array print出来像一个表格,可以按行按列来观察。 原来是一个list相当于一行 np.where用于寻找一个condition下的坐标,返回的是一个 个元素的tuple,第一个元素是一个array,第二个是数据类型 代码的作用是找到返回的下标里的最大值。 切片类似于list的切片,只不过list不可以二维的切。 第一个是行,逗号后边是列,代码的作用所 ...
2017-10-25 15:52 0 1317 推荐指数:
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 切片 查看切片 array1_slice1 array([6, 7, 8]) array1_slice2 array([6, 7]) 改变切片的元素 此时 ...
numpy.where (condition[, x, y]) numpy.where()两种用法 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 2. np.where(condition ...
原博客链接:https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/80775256 np.around: 四舍五入取整 n = np.array([-0.746, 4.6, 9.4, 7.447, 10.455, 11.555]) around1 ...
-*-"""@author: tz_zs"""import numpy as np n = np.arra ...
a = [1,2,3] ...: b = [4,5,6] ...: e = np.array(list(zip(a,b))) ...: print(e) ...: print(np.mean(e,axis=0)) ...: print(np.mean(e, axis ...
可对列表、元组求平均数。 ...
numpy切片操作 一、总结 一句话总结: numpy切片结构:array[start:stop:step,start:stop:step],前面的start:stop:step表示行,后面的start:stop:step表示列 二、numpy数组切片操作 ...
索引和切片 一维数组 一维数组很简单,基本和列表一致。 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改)。 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制,从而得到它的副本(.copy())。 二维数组 二维数组中 ...