Numpy中array数组运算

学习Build Machine learning with python中，有一段代码，讲的是Numpy中array的运算。

labels = data['target_names'][data['target']]
data['target_names'] 是一个array数组
data['target']同样是一个数组。

这样，就引出了对array的思考。

专门进行了一些实验。array后面接数据，只能是整数或者bool类型的array。

比如：

a=np.array([1,2,3])
b=np.arran(['a','b','c','d','e'])
a[b]

a[b]会报错。

但是：

1 b[a]=array(['b', 'c', 'd'], 
2       dtype='|S1')

所以，在最初的代码中，我们labels得到的是一个重复的标签。

 

对于布尔运算，如下：

1 c=np.array([False,False,False,True,True,True])
2 d=np.array([1,2,3,4,5,6])
3 d[c]=array([4, 5, 6])
4 d[~c] = array([1, 2, 3])

由此，可以理解np.array中的运算是如何进行的。

转载于:https://www.cnblogs.com/shr123/p/5713113.html