Numpy学习（三）—— 数组及其索引

最新推荐文章于 2024-07-22 17:49:29 发布
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分类专栏： Numpy Python Python数据分析 文章标签： Numpy Python
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博客围绕Python数组及其索引展开，介绍了数组相关内容。Numpy是Python中用于处理数组的重要库，在信息技术领域有广泛应用。

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数组及其索引

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NumPy 中级教程——数组操作
Echo_Wish
12-29 481
通过学习以上 NumPy 中的数组操作，你可以更灵活地处理和分析数组数据。这些功能包括数组的切片、索引、形状操作、合并与分割、数组运算、统计与数学函数等。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的数组操作。
Python 教程之 Numpy（2）—— 数组
m0_73720982的博客
09-26 603
Numpy 中的数组是一个元素表（通常是数字），所有元素类型相同，由正整数元组索引。在 Numpy 中，数组的维数称为数组的秩。我们上面使用重载运算符所做的所有操作都可以使用 ufunc 完成，例如 np.add、np.subtract、np.multiply、np.divide、np.sum 等。在创建数组时，Numpy 会尝试猜测数据类型，但构造数组的函数通常还包含一个可选参数来显式指定数据类型。Numpy 数组中的元素可以使用方括号访问，并且可以使用嵌套的 Python 列表进行初始化。
Numpy基本操作——数组的切片索引操作
阿极的博客
01-16 2770
numpy提供比常规Python序列更多的索引方法，除了整合和分片，数组可以被整数数组和布尔型数组索引。本文先讲一些简单的索引。
NumPy索引介绍——数组的索引和切片
weixin_43276033的博客
03-27 2704
NumPy的数组对象ndarrays可以和Python标准序列数据类型一样，使用 x[obj] 进行索引操作。其中，x是数组，obj是索引选择。有三种可用的索引：基本切片、高级索引、字段访问。
Numpy简易教程3——数组索引
热门推荐
mighty13的专栏
08-10 3万+
通过索引访问数组 NumPy以提供高效率的数组著称，这主要归功于索引的易用性。这里主要介绍一维数组和多维数组的索引方式。 1. 一维数组的索引 一维数组的索引方法很简单，Python原生list的下标索引和切片索引同样适用于一维数组。 案例：使用下标索引和切片索引访问一维数组 # 构造一维数组 arr = np.arange(10) print('数组为：',arr) # 用整数作为下标可以获取数组中的某个元素 print('索引结果为：',arr[5]) # 用范围作为下标获取数组的一个切片，包括arr
Numpy学习笔记——数组操作
PuddleRubbish的博客
11-03 286
本文仅作为学习笔记，不作它用。
数据操作之numpy模块3——数组的排序、乱序、索引与上下限设置
时生的博客
02-28 2722
记录了数组的排序操作sort、数组的乱序操作permutation和shuffle以及fancy indexing等的相关用法...
Numpy ndarray:多维数组对象——数组的切片索引
weixin_43393992的博客
06-25 315
a,b],其中a，b分别表示行和列的各种切片情况的排列组合。存在a和b都在的情况下，所得到的结果都是取行和列单个得出的结果的并集。③ [:x],其中x为每一行或列的索引值。表示只选择索引值为x的行或列的上面的所有行或列的数值，但不包括x行或列的数值；④ [x:],其中x为每一行或列的索引值。表示选择索引值为x的行或列的下面的所有行或列的数值，且包括x行或列的数值；1、一维数组：先用数组生成函数创建一维数组，再进行切片操作。⑤存在[:]单个冒号的情况时，则表示选择整个二维数组。
Numpy学习03——数组的操作
10-25 625
更改形状 numpy.ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。 注：通过修改 shap 属性来改变数组的形状。 import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print(x.shape) x.shape = (4, 2) print(x) # [[1 2] # [3 4] # [5 6] # [7 8]] n
NumPy使用索引数组进行索引——《Python数学函数库NumPy》
Python老吕的博客
05-22 1012
索引数组是NumPy中一个强大且灵活的工具，它使得我们可以根据特定的条件或模式来选择和操作数组中的元素。通过掌握索引数组的用法和技巧，我们可以更高效地处理和分析大规模数据集。在未来，随着数据科学和机器学习领域的不断发展，NumPy的索引功能将继续发挥重要作用，并为我们提供更多可能性。无论是进行复杂的数据分析、构建机器学习模型还是进行科学计算，我们都可以借助NumPy的索引功能来简化操作、提高效率并挖掘数据的价值。
数据操作之numpy模块1——数组的创建、属性、数据类型
时生的博客
02-28 3004
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。
【python】NumPy运行报错分析：IndexError——数组索引越界问题
最新发布
景天科技苑
07-22 1561
NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库，它提供了大量的数学函数操作以及高效的多维数组对象。然而，在使用NumPy进行数组操作时，经常会遇到各种错误，其中`IndexError`是较为常见的一种。IndexError通常指示你试图访问数组的一个不存在的索引。本文将深入分析`IndexError`的一个典型场景——数组索引越界，并提供解决方案、避免方法和总结。
Python学习笔记——Numpy数组的排序和搜索
12-21
本篇学习笔记将详细介绍NumPy中的`sort`和`argsort`函数，以及拓展的`where`函数。 首先，`sort`函数是NumPy提供的一种用于对数组进行排序的工具。它能够将数组中的数据从小到大排列。例如，我们可以创建一个一维...
金庸的武侠世界——小说人物分析
ds19991999的博客
11-03 7594
演绎所需文件：https://github.com/ds19991999/Note/tree/dev/something-interesting
leetcode15-三数之和
ds19991999的博客
10-24 5276
题目详见：https://leetcode-cn.com/problems/3sum/description/ 给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 例如, 给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]， ...
算法图解笔记
ds19991999的博客
10-23 5086
源码地址：https://github.com/egonSchiele/grokking_algorithms 参考书籍：https://book.douban.com/subject/26979890/ 目录算法简介选择排序递归快速排序分而治之散列表广度优先搜索狄克斯特拉算法贪婪算法NP完全问题动态规划 算法简介 二分法查找，输入一个有序列表，返回元素位置或null。 一般而言，对于包含n个...
Python2和Python3的区别
ds19991999的博客
10-14 4991
目录print和inputUnicode除法运算异常xrange八进制字面量表示不等运算符去掉了repr表达式\`\`多个模块被改名数据类型map、filter 和 reduceFor循环变量和全局命名空间泄漏返回可迭代对象，而不是列表参考 print和input Python2等价版本 print "fish" print ("fish") #注意print后面有个空格 print("fish"...
八皇后问题
ds19991999的博客
10-20 4911
八皇后问题 参考：维基百科八皇后问题 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。**当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解。**维基百科给出了很详细的解答。...
Numpy学习（二）——Matplotlib基础
ds19991999的博客
07-31 4402
Matplotlib 基础 Matplotlib是一个类似Matlab的工具包，主要用来画图，主页地址为：Matplotlib # 导入 matplotlib 和 numpy： %pylab Using matplotlib backend: TkAgg Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib ...
深入理解NumPy：N维数组ndarray详解
本篇学习笔记主要介绍了NumPy的核心概念——ndarray，以及与之相关的数据维度、数组与列表的区别、高维数据表示，以及NumPy的功能优势。 首先，数据的维度是数据结构的关键特征，它决定了数据的复杂程度。当我们将...
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