numpy数组提取一定规律的数据

最新推荐文章于 2024-04-21 23:16:14 发布
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#numpy #python #索引

这篇博客介绍了如何利用numpy数组的索引机制，按照start, stop, step规则提取出间隔为10的元素，与np.arange方法进行比较，强调了索引的包前不包后特性。" 105105349,9376746,Flask应用中使用SQLAlchemy进行ORM操作,"['Python', 'Flask', 'ORM', '数据库']

numpy数组的索引也是符合start stop step规律的，因此可以通过索引提取出一系列索引有规律的元素，如下例子:

import numpy as np
i = np.linspace(1,100,100, dtype=int)-1
print(i)
i_train = i[0
最低0.47元/天 解锁文章
解锁Numpy数组：从新手到高手的进阶指南
邓邓子的博客
06-19 872
本文围绕 Numpy 数组高级操作展开全面讲解。先回顾数组创建、基本属性、简单索引与切片等基础操作，为进阶学习铺垫。进而深入探讨重塑变形数组，如reshape改变维度、transpose转置等；详细介绍数据合并拆分、广播机制、高级索引与布尔掩码；阐述数组数学运算、统计分析及随机数生成、线性代数运算功能。最后通过数据预处理和图像处理案例，展示 Numpy 数组高级操作在实际场景中的应用，助力读者从基础迈向精通，熟练运用 Numpy 高效处理数据。
Numpy数组的创建（Numpy篇-01）
侯小啾技术博客
12-07 1490
`NumPy` 数组是 `NumPy` 库中最重要的数据结构之一。所谓`numpy`数组，即`ndarray`对象。 它是一个一维或多维数组对象，可以存储相同类型的元素，并提供了许多功能强大的操作和函数来处理和分析数组数据。 通过使用 `NumPy` 数组，你可以进行各种数学运算、统计分析、线性代数操作、图像处理等。`NumPy` 数组是数据科学和机器学习领域中常用的工具，为快速、高效的数值计算提供了基础。
numpy 数组抽取_特征工程1：特征的抽取
weixin_42511602的博客
12-27 580
特征工程· 定义：特征工程是指将原始数据转换为特征向量。(比如一片文档包含文本等类型，将这些文本类型的数据转换为数字类型的数据，这个过程是为了计算机更好的理解数据)· 目的：特征工程的处理直接影响模型的预测结果，目的也正是为了提高模型的预测效果。· 内容：主要有三部分： 1、特征抽取 2、特征预处理 3、数据的降维特征抽取· 特征...
Python3 小技巧三 每十个数取一次值
qq_42142258的博客
12-12 2万+
题：元组有99个元素，我要每10个取一次 获得[xx,xx,xx,xx,...] 答案形式：[1-10]  [11-20]  [21-30] .... a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11] step = 3 b = [a[i:i+step] for i in range(0,len(a),step)] print(b) >>> [[1, 2, 3]...
PHP中的数组与数据结构
duoduowangjia的博客
11-20 3884
PHP中的数组与数据结构 PHP数组可以将许多其他不同变量类型的值存入一个数组，并且存储容量可以根据与元素的增减自动调整。 根据数组下标提供的方式不同，可以分为索引数组和关联数组 索引数组的索引值为整数 关联数组以字符串为索引值 数组的定义 1.直接为数组元素赋值 2.使用array()函数声明数组 直接赋值方法定义数组 $数组变量名[下标]=资料内容 <?php $contact1[0]=1; $contact1[1]="高某"; $contact1[2]
Numpy截取指定范围内的数据方法
12-24
如下所示： lst = [[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12], [71,81,91,101,111,121]] arr = np.asarray(lst) print(arr[0:2, 0:4]) >>> [[ 1 2 3 4] [ 7 8 9 10]] 以上这篇Numpy截取指定范围内的数据方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对numpy中二进制格式的数据存储与读取方法详解对numpy数据写入文件的方法讲解Python进行数据提取的方
《numpy学习指南》学习笔记——数组
nephthes的博客
08-09 1518
1.Numpy数组对象Numpy中的ndarray是一个多为数组对象，该对象由两部分组成： 实际的数据； 描述这些数据的元数据 大部分的数组操作仅仅修改元数据部分，而不修改底层的实际数据。 Numpy数组一般是同质的，即数组中的所有元素类型必须是一致的。这样有一个好处：如果我们知道数组中的元素均为同一类型，该数组所用的存储空间就很容易确定下来。与Python中一样，Numpy数组的下表也是从0开始
Numpy实现一维二维三维数组元素的选取与修改
最新发布
2301_77444219的博客
04-21 1141
第20行代码是把数组array1中第1列到第3列的所有元素赋值给f，且f里面包括4个元素，是一个4行3列的二维数组。第21行代码返回一个4行2列的二维数组，把数组array1中第1列和第4列的所有元素赋值给g。第19行代码修改数组中的元素，修改数组中第2个、第4个和第6个的元素为20。第13行代码是把数组array1中的第1行和第2行的所有元素赋值给c。第14行代码是把数组array1中第1行和第3行的所有元素赋值给d。第32行代码是把数组array1中第1行和第3行的所有元素改为50。
Python数据分析入门：Numpy数组操作与应用
此外，在机器学习中，训练数据往往以Numpy数组形式输入模型，无论是回归、分类还是聚类任务，都依赖Numpy进行高效的数值计算。 综上所述，Numpy作为Python科学计算的基石，不仅提供了高性能的数组对象和丰富的数学...
Numpy（科学计算库）---讲解
beyond谚语的博客
05-01 1743
本内容来自《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》，该篇博客将其内容进行了整理，加上了自己的理解，所做小笔记。若有侵权，联系立删。 迪哥说以下的许多函数方法都不用死记硬背，多查API多看文档，确实，跟着迪哥混就完事了~~~ Numpy官网API 以下代码段均在Jupyter Notebook下进行运行操作 每天过一遍，腾讯阿里明天见~ 一、 基本操作 Ⅰ，array数组 导包 import numpy as np#导包，起个别名np 常规方法对列表中的每一个元素都+1，在python中是不可行的
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1、利用Numpy创建向量或矩阵 1.1 创建向量 得到 需要强调的是，向量的维度，在python中并不是书本上所学的，而是 即只有9，向量的列数1，被置为空。 注意的是，无论是行向量还是列向量，维度都是(N,空) 由于列数是空，所以也就无法相乘 1.2 创建矩阵 ...
从numpy数组中取出满足条件的元素
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一般来说，我对Numpy和数据分析还不太熟悉，我想知道我必须做些什么/是否有可能将一个大数组拼接成更小的数组。例如，如果我有一个大的二维数组，比如：[[ 24.47590959 148.14814815 185.11662347 377.92894936 345.78146611][ 24.74543137 147.49262537 185.7959032 375.93984962 346.86...
对numpy数据多个维度上等间隔取值
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import torch import numpy as np import time from torch.autograd import Variable a=np.arange(256*256*3) d256=a.reshape((256,256,3)) d128=d256[::2,::2] print(d128.shape) d64=d256[::4,::4] print(d64.shape) d32=d256[::8,::8] print(d32.shape) 两个冒号后面的数字表示取间.
Python中等距取出一个数组其中n个数 函数实现
Kenn7的博客
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应用场景： 实验中不断得到新数据，想将数据图形化，但随着时间推移，数据越来越多， 此时需要我们等距选择数据列表中固定数量的数据，来进行图形化。 注：保留首尾数据。 import numpy as np a = np.arange(0, 10) b = np.arange(0, 15) c = np.arange(0, 20) d = np.arange(0, 30) e = np.ar...
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作用： 1. 通过特定的间隔，返回均匀分布的array 2. 根据需要多少的数字，通过计算相应的间隔，返回包含这么多数字的均匀分布的array 3. 结尾的数字可以选择包含，也可以选择不包含 参数： start 这个序列开始的值 stop 这个序列结束的值，除非参数endpoint=False,才不会是最终的值；在endpoint=False的时候，这个序列包含num+1个数字的前num个， ...
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