vectorindex的博客

Numpy花式索引 布尔类型or位置索引 a = np.array(range(0,11)) print(a) print(a>5) print(a[ [False,False,False,False,False,False,True,True,True,True,True]]) print(a[(a>5)&(a%2==0)]) print(a[[1,2,3]]) 注意区别a[1,2,3]与a[[1,2,3]]: 第一个为取a[1][2][3] 第二个为取a第一行的1，2...

对象的索引与切片 1.Array对象的索引 print(e[0,0,1,0])#一个数的索引就是括号从外到内 此处相当于列表的e[0][0][1][0],其索引的意义为从括号由外到内索引 2.Array对象的切片 c = a[0:4]#a[:4] a[4:] 这样也是改 c1 = a[5:8].copy() #这样才不会改a的值 d = [i for i in range(10)] b = [i for i in range(4)] w = d[0:4] #这种切片就copy了个...

Array对象的基本操作 1.输出对象的size print(e.size)#size输出的是单位元素的个数，即不可再分的元素 2.输出对象每维的元素个数 print(e.shape)#shape输出的是每个维度的个数 注意区分size和shape：size是不可分元素的个数，shape为每维包裹的东西的个数，即shape里面的数相乘即为size 3.输出数组的维度 print(e.ndim)#输出维度 关于2，3的n维度：每个维度即匹配的中括号包裹的就算1维，里面包的...

一：Numpy数组 与 Python列表的区别 1.数组的大小不可以更改（python列表可用用append等操作） 2.数组对象内的元素类型必须相同（python列表里可以是大杂烩） 二：初始化 1.利用已有列表进行初始化（试过元组好像也可以，字典可能不行） a = [random.uniform(100.0,200.0) for i in range(50)] a = np.array(a) 2.利用range初始化 yd = np.array(range(0,50,3)...