python数据分析（4）——numpy数组类型转换，数组堆叠，数组拆分

最新推荐文章于 2024-09-15 11:47:50 发布

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本文介绍Python数据分析中numpy库的操作，包括使用.astype()进行数组元素类型转换，利用.hstack()和.vstack()实现数组的横向和纵向堆叠，以及运用.hsplit()和.vsplit()对数组进行列和行的拆分。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数组类型转换：.astype(),改变数组元素的类型，可设为整形，浮点型等，在pandas中更改DataFrame的数据类型也会用到。

ar1=np.arange(10,dtype=float)
ar2=ar1.astype(np.int64)#转换为整形
print(ar1,ar1.dtype)
print(ar2,ar2.dtype)
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] float64
[0 1 2

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将NumPy数组中的数据转换为整型

TechPr的博客

09-13

1514

中的数据转换为整型。无论是对整个数组进行转换还是对特定元素进行转换，这个函数都能满足我们的需求。本文将介绍如何使用NumPy将数组中的数据转换为整型，并提供相应的源代码示例。将第一个元素转换为整型，并将结果赋值回原数组的第一个位置。转换为整型，我们还可以选择将特定的元素或切片转换为整型。在上面的代码中，我们首先创建了一个包含浮点数的。运行上述代码，输出将是一个包含转换后整型数据的。运行上述代码，输出将是一个包含转换后整型数据的。中的数据转换为整型，并将结果赋值给。中的数据转换为整型，可以使用。

运用数组和矩阵对数据进行存取和运算——NumPy模块之五

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python将输入值转化为元组_Python将numpy数组转换为元组

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Tile 3次，最后map到元组，像这样 -map(tuple,np.tile(a.ravel()[:,None],(1,3)))如果您正在寻找如在问题的预期输出中列出的3D数组，你可以这样做 -np.tile(a[:,:,None],(1,1,3))采样运行 -In [32]: aOut[32]:array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])In [33]: map...

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列表理解很好地完成了这项工作：In [191]: a = np.array([np.array([1.]), np.array([2, 3]), np.array(['a', 'b', 'c'])])In [192]: aOut[192]:array([array([ 1.]), array([2, 3]),array(['a', 'b', 'c'],dtype='In [193]: [tuple...

Python：numpy array数组整形:将（d,）形状数组，转化为（d,1）

DeniuHe的博客

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self.X_test[i].reshape(-1,1) 将（d,）形状数组，转化为（d,1）

有趣的Python和正则表达式

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为了充分挖掘本书的价值，需要熟悉Python，需要达到玩转Python的程度。当代码不能正常运行时，需要能够尝试各种方法，探寻一种能够让Python按照我们的设想运行的方式。即使代码运行正常，各种尝试也有助于发现很酷的新方法或者隐藏在代码中的“怪物”。因为类似于英语这样的语言有很多不同的表达方式，所以隐藏的错误和边界情况在自然语言处理中非常常见。为了获得乐趣，你只需像孩子一样，对Python代码进行各种尝试。如果是复制和粘贴代码，那么试着去修改。尝试一下破坏并修复代码，将代码拆分成尽可能多的独立表达

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1.数值型特征的描述性统计——NumPy中的描述性统计函数。5、agg方法中使用的自定义函数含Numpy中的函数。（2）DataFrame的loc、iloc访问方式。7、使用agg方法对分组数据使用不同的聚合函数。agg函数和aggregate函数的参数说明。3、使用agg方法求不同字段的不同数目统计量。1、查看访问DataFrame中的数据。1、使用agg求出当前数据对应的统计量。1、查看数据的维度、形状、元素的个数。2、使用agg分别求字段的不同统计量。2、更改DataFrame中的数据。

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导入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame #内嵌画图 %matplotlib inline #绘图时可以显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #绘图时正常显示正负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 基本元素 axis X

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首先需要导入numpy模块 import numpy as np 首先生成一个浮点数组 a = np.random.random(4) dtype的用法看看结果信息，左侧是结果信息，右侧是对应的python语句我们发现这个数组的type是float64，那我们试着改变一个数组的类型，会有什么样的变化呢？请看下面的截图我们发现数组长度翻倍了！由原来的(4,)变成了(8...

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numpy.astype函数 import numpy as np a=np.zeros(16) print('浮点型',a) x=np.zeros(16).astype(int) print('整数型',x) 结果：浮点型 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 整数型 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

用numpy将nii转为npy二进制文件, 或者从生成npy文件转换成原来的nii文件,使其可以在MRIcron里显示

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一、数组（list）（1）数组定义 subject=[‘Chinese’,‘Maths’,‘English’,‘Music’,‘Geography’,‘history’] print(subject)–遍历数组的每一个元素 print（subject[3]）–输出索引值为3的元素“Music” print(subject(-1)) 数组访问>用索引访问，索引从0开始；-1代表访问最后一个元...

JS题目之数组数据拆分重组转成嵌套对象,让脑细胞活跃下

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前言下班的时候在群里看到一个小伙伴,在群里问了一道js的题,发现没人理会他; 来了兴趣就折腾了下,以下是解答过程,用的是ES6+的特性,在chrome跑的; 有兴趣的小伙伴可以瞧瞧~~谢谢题目效果图解答尽量注释,我分步骤解答 1:数组变形格式:先拿到数据格式如下; [ [ 'code', 'Zh' ], [ 'code', 'Cn' ], [ 'taobao', '.c...

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转化数组x中的数据类型，使用 .astype()方法：>>> x = np.array([1, 2, 2.5]) >>> x array([ 1. , 2. , 2.5]) >>> x.astype(int) array([1, 2, 2])

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