我们先来看看一阶数组的切片索引 注意:数组的切片得到的是一个原始数组的一个视图,即原始数据并没有被复制而形成新的拷贝,视图上的任何修改都会直接反应到原始数组之上,这和python内置列表是有很大区别 这样做的原因是,numpy的设计目的是处理大数据 ...
numpy数组的索引和切片 基本切片操作 切片赋值操作 .切片赋一个值对应原来数组中的值也会变 .给数组中所有元素赋值 .如果想使用复制的方法,使用copy方法 高阶数组索引 高维数组切片 布尔型索引 .假设我们有一个用于存储数据的数组以及一个存储姓名的数组 含有重复项 。在这里,我将使用numpy.random中的randn函数生成一些正态分布的随机数据: .假设每个名字都对应data数组中的一 ...
2019-10-02 10:02 0 2995 推荐指数:
我们先来看看一阶数组的切片索引 注意:数组的切片得到的是一个原始数组的一个视图,即原始数据并没有被复制而形成新的拷贝,视图上的任何修改都会直接反应到原始数组之上,这和python内置列表是有很大区别 这样做的原因是,numpy的设计目的是处理大数据 ...
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 ...
前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法。使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法。 一、索引机制 1.一维数组 2.二维数组 二维数组也被称为矩阵,是由行和列组成的。axes为2,用0轴表示行,用1表示列。[行索引,列索引 ...
本文转载自:https://www.cnblogs.com/sunshinewang/p/6882031.html 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 ...
一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,Numpy的索引在一维数组中,也可以通过中括号重指定索引获取第i个值 ...
索引:获取数组中特定位置元素的过程 切片:获取数组元素子集的过程 利用切片得到的数组为浅复制,即原数组改变,新的数组也会随之改变。为避免浅复制,建议使用副本切片,即copy() import numpy as np 一维数组 一维数组的索引和切片与python中的列表类似 索引:若元素 ...
对一个numpy数组或矩阵做切片索引,例如对一列或一行数据进行提取。如果索引值是标量,索引后的量维度减小1。如果索引是一个范围如a:b,则索引后维度不变。 a = np.random.rand(4, 5) a Out[13]: array([[0.83451584 ...
一、使用索引提取值 结果图: 提取值后结果: 二、使用切片提取一维数组、多维数组数据 提取后结果 ...