jokerxsy的博客

import numpy as np test = np.array([[1,2,3],[2,4,5]]) print(np.transpose(np.nonzero(test)).shape[0]) print(np.count_nonzero(test)) 输出 6 6 解释： np.nonzero以元组形式返回array中非0的坐标 np.count_nonzero返回array中非0项的个...

参考来自 massquantity的 numpy.where() 用法详解

import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,4]]) print(a.flatten()) # 返回一个扁平的ndarray b = np.mat([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,4]]) print(b.flatten()) # 返回一个扁平的matrix 返回: [1 2 3 4 5 6 1 2 4] [[1 2...

np.random.normal(loc,scale,size): 表示一个正态分布 如图所示: loc对应的就是均值 scale对应的就是标准差 size可以设为一个int或者一个数组，里面的数满足正态分布 如果loc = 0 scale = 1 则是一个标准正态分布 把size设为10则输出十个满足标准正态分布的数 import numpy as np print(np.random.nor...

文章目录一些基础知识数组创建打印数组基本运算通函数tobecontinued 一些基础知识 import numpy as np # ndarray.ndim # 轴的个数，即维度的个数 def basic_knowledge(arraY): print("ndim:",arraY.ndim) print("shape:",arraY.shape) print("size:...

超过1000会省略 解决： import sys np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) a = np.arange(1001) print(a) >[ 0 1 2 ... 998 999 1000] a = np.arange(1000) print(a) [ 0 1 2 3 4 5 6 7 ...

import numpy as np dt = np.dtype([('name',np.float64),('age',np.int32),('gender',np.float32)]) a = np.array([[1,1],[1,1]],dtype = dt) print(a) > [[(1., 1, 1.) (1., 1, 1.)] [(1., 1, 1.) (1., 1, 1....

Numpy官网 numpy.fromfunction¶ numpy.fromfunction(function, shape, *, dtype=<class ‘float’>, **kwargs)[source]¶ Construct an array by executing a function over each coordinate. The resulting array ...

def fuc(arg): print(arg,type(arg)) fuc(1) fuc([1]) fuc({1:1}) fuc((1,1)) print("-"*24) def fuc2(*args): print(args,type(args)) fuc2(1) fuc2([1]) fuc2({1:1}) fuc2((1,1)) print("-" * 24) def f...