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Python——Numpy高级索引

Python——Numpy切片和索引Python——Numpy切片和索引用slice()函数访问切片Python——Numpy切片和索引Numpy对象可以使用 索引和切片 进行访问和修改索引下标从 0 开始用slice()函数访问切片返回值： 切片对象语法结构：slice(start[,stop[,step]])等价于a[start:stop:step]实例：#创建一个1维数组import numpy as npa = np.arange(20)#访问2到7，间隔为1的元素切片

Python高阶——Numpy数组属性Python高阶——Numpy数组属性秩：rankndarray.ndim()秩、（轴、维度）的数量ndarray.shape()数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列ndarray.shape = （） 也可以用于调整数组大小（调整维度）numpy.reshape() 函数来调整数组大小ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。ndarray.size 数组元素的总个数，(相当于 .shape 中 n*m 的值)ndarray.flags

Python高阶——Numpy创建ndarrayPython高阶——Numpy创建ndarray如何导入NumpyPython 列表和 NumPy 阵列有什么区别用np.array() 创建一个 ndarray对象创建数组1、np.empty()创建指定形状、数据类型，且没有初始化的数组2、np.zeros()创建一个全0数组3、np.ones()创建一个全1数组4、numpy.asarray ()从已有数组创建数组1、列表转ndarray：元组转ndarray元组列表转ndarray元组的元组转ndarr