首先定義一個用於操作的數組： 一、numpy.where()函數，返回數組中滿足某個條件的元素的索引，代碼： 二、numpy.extract()函數，返回數組中滿足某個條件的元素，代碼： ...

where（）的用法 首先強調一下，where()函數對於不同的輸入，返回的只是不同的。 1當數組是一維數組時，返回的值是一維的索引，所以只有一組索引數組 2當數組是二維數組時，滿足條件的數組值返回的是值的位置索引，因此會有兩組索引數組來表示值的位置 例如 對numpy ...

import numpy as np # 初始化二維數組 a = np.random.randn(4, 3) # 數組普通相加，默認 axis=0 b = np.sum(a) # 按行相加，不保持其二維特性 c = np.sum(a, axis=1) # 按行相加，並且保持其二維特性 d ...

size()函數主要是用來統計矩陣元素個數，或矩陣某一維上的元素個數的函數。 參數numpy.size(a, axis=None)a：輸入的矩陣axis：int型的可選參數，指定返回哪一維的元素個數。當沒有指定時，返回整個矩陣的元素個數。 axis的值沒有設定，返回矩陣的元素個數 ...

numpy.where (condition[, x, y])numpy.where() 有兩種用法： 1. np.where(condition, x, y) 滿足條件(condition)，輸出x，不滿足輸出y。如果是一維數組，相當於[xv if c else yv for (c,xv ...

在Numpy對矩陣的轉置中，我們可以用transpose()函數來處理。 這個函數的運行是非常反常理的，可能會令人陷入思維誤區。 假設有這樣那個一個三維數組(2*4*2)： array ...

最近在學習python的過程中，可以說讓我大跌眼鏡。作為一個JAVA程序員，Python功能的強大，簡直讓人大唱“萬萬沒想到啊”。強大在什么地方？我們通過Numpy矩陣計算的一些函數來研究一下。 1、min()函數 拋開最簡單的用法不提，我們看一下在矩陣中min()函數的運算 ...

1. 對於一維列表或數組A: 2. 對於二維數組(“darray數字類型”): 可以看出, Python中unique函數與Matlab完全一致. ...