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  • NumPy 迭代数组

    NumPy 迭代数组

    NumPy迭代器对象numpy.nditer提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。接下来我们使用arange()函数创建一个2X3数组,并使用nditer对它进行迭代。mport ...

    numpy 2024年04月09日 742 0
  • np.shape的用法详解

    np.shape的用法详解

    np.shape通俗的来说,就是表示一个数组的形状,比如说创建一个numpy数组b,如下:b=np.arange(12).reshape(3,4)使用np.shape(b),结果输出为(3,4),表示b是一个3行4列的二维数组。当我们使用b.shape[0]...

    numpy 2023年04月17日 696 0
  • numpy中max与min函数有什么用?

    numpy中max与min函数有什么用?

    numpy中max与min函数作用其实就是取最大值与最小值。都有一个参数axis,当axis=0时,取所有列最大值或者最小值,axis=1时取所有行最大或者最小值。比如说 a = np.array([[1,2,3],[3,4,5]...

    numpy 2023年02月17日 594 0
  • numpy切片详解

    numpy切片详解

    在说到numpy切片前,我们先来回忆下列表的切片。看如下实例:一、取列表中某个索引右侧所有元素list1=[1,3,5,7,9]list1[2:]输出结果:[5,7,9]二、取列表某个索引及其左侧所有元素list1=[1,3,5,7,9]list1...

    numpy 2023年02月17日 586 0
  • numpy.frombuffer函数

    numpy.frombuffer函数

    numpy.frombuffer用于实现动态数组。numpy.frombuffer接受buffer输入参数,以流的形式读入转化成ndarray对象。numpy.frombuffer(buffer, dtype = fl...

    numpy 2023年02月09日 543 0
  • numpy.array函数

    numpy.array函数

    介绍ndarry是numpy的N维数组对象,它是一系列同类型数据的集合,以0下标为开始进行集合中元素的索引。与它相似的有numpy.asarray,只不过numpy.asarray只有三个参数。numpy.array(object, dtype=No...

    numpy 2023年02月09日 629 0
  • numpy.asarray函数详解

    numpy.asarray函数详解

    numpy.asarray类似numpy.array,但numpy.asarray参数只有三个,比numpy.array少两个。numpy.asarray(a, dtype = None, order&nbs...

    numpy 2023年02月09日 643 0
  • numpy中reshape函数用法详解

    numpy中reshape函数用法详解

    numpy中reshape函数的三种常见相关用法reshape(m,n),将数组转换成m行,n列reshape(m,-1),将数组转换成m行reshape(-1,n),将数组转换成n列一、reshape(m,n),将数组转换成m行,n列,语法如...

    numpy 2023年02月07日 544 0
  • NumPy如何创建数组

    NumPy如何创建数组

    ndarray数组除了可以使用底层ndarray构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。numpy.emptynumpy.empty方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:numpy.empty(shape...

    numpy 2022年11月10日 645 0
  • NumPy 数组属性详解

    NumPy 数组属性详解

    NumPy数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中...

    numpy 2022年11月09日 585 0

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