Wolf_xujie的博客

数组形状变换重塑扁平化处理数组合并数组拆分数组扩充数组转置和轴对换1、重塑ndarray.reshape(shape, order=‘C’)ndarray.resize()reshape 函数返回修改后的新对象，而 ndarray.resize 方法修改数组本身重塑的各个维度上整数的乘积必须等于 arr.size如果想让自动计算某个轴上的大小，可以传入 -1import numpy as nparr = np.arange(12)arr2 = ar

数学和统计方法在这些方法中，布尔值中的True和False会被相应地转换为1和0参与计算amin(a[, axis, out, keepdims])返回数组的最小值或沿轴的最小值amax(a[, axis, out, keepdims])返回数组的最大值或沿轴的最大值nanmin(a[, axis, out, keepdims])返回数组的最小值或沿轴的最小值，忽略任何NANnanmax(a[, axis, out, keepdims])返回数组的最大值或沿轴方向的最大值，忽略任何NAN

索引和切片数组切片是原始数组的视图，不是复制品，如果要得到切片的副本，应该使用copy()方法在多维数组中索引，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）1、切片切片的基本语法 ndarray[i : j : k]，其中i为起始下标，j为结束下标（不包括j），k为步长（默认为1）...

拷贝NumPy中拷贝分为三种情况：完全不拷贝一个数组的任何变化都反映在另一个数组上，包括值变化和形状变化浅拷贝个数组值会变化会反映在另一个数组上，但是形状不变化深拷贝创建原数组的副本，副本的任何变化都不会反映在原数组上import numpy as np# 完全不拷贝a = np.arange(12)b = aab>>> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,

NumPy数组计算import numpy as nparr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])arr>>> array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])1、数组与标量的算术运算arr * 2>>> array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12]])arr + 2>>> array([[3, 4, 5],

NumPy的数据类型ndarray 对象的 dtype 属性中描述了该对象的数据类型信息，返回一个 dtype 对象调用 astype() 会创建一个新对象，不会改变原对象所有的数据类型如下表所示：数据类型类型代码说明int8、uint8i1、u1有符号和无符号的8位（1个字节）整形int16、uint16i2、u2有符号和无符号的16位（2个字节）整形int32、uint32i4、u4有符号和无符号的32位（4个字节）整形int64、uint

ndarray的创建方式np.array()将输入的列表、元组、数组等序列类型转换为ndaray对象import numpy as np# data1也可以是tuple类型# data1可以进行嵌套data = [[1,2,3], [4,5,6]]arr1 = np.array(data)arr1array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])np.asarray()array() 和 asarray() 都可以将结构数据转化为 ndarray，但是

什么是NumPy？NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。NumPy中的核心是ndarray对象。ndarray对象是具有相同类型和大小（通常是固定大小）项目的多维容器。可以对其进行索引、切片、形状变换等操作。一个直观的例子import numpy as nparr = [[1