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numpy数组添加元素

数组的维度就是一个数组中的某个元素,当用数组下标表示的时候,需要用几个数字来表示才能唯一确定这个元素,这个数组就是几维.numpy中直接用 * 即可表示数与向量的乘法,参考python 2.7的一个例子:inport numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) # 向量 b = 5 # 数 print a*b ++++++++++++ [5,10,15,20]

定义二维数组a 定义一个四个元素的一维数组b,初始值为二维数组前四个元素,由小到大排序.从二维数组第五个元素开始遍历二维数组,逐一与b[3]比较,如果比b[3]小,则加入到b中,保持b的四个元素有序,同时抛弃原始的b[3] 遍历结束后,还存在b中的四个元素,就是最小的四个了.

直接用实例说明:In [1]: import numpy In [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]]) In [4]: numpy.concatenate((a,b)) Out[4]: array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[9, 8, 7],[6, 5, 4]]) 或者这么写 In [1]: a = array([1,2,3]) In [2]: b = array([4,5,6]

import numpy as np b=np.array([[0, 4, 4],[2, 0, 3],[1, 3, 4]]) print('b=') print(b) l=sorted([(np.sum(b==i),i) for i in set(b.flat)])''' np.sum(b==i) #统计b中等于i的元素个数 set(b.flat) #将b转为一维数组后,去除重复元素 sorted() #按元素个数从小到大排序

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每个数组中有1个元素

python中直接通过等号赋值实际上只是引用地址的传递 如:a = [1,2,3,4,5] b=a 当a的值改变时,b的值也会随之改变 如果希望b和a没有关系,可以通过下面的方法a = [1,2,3,4,5] b=a[:] 这样a和b就是两个完全独立的数组,互相不会影响.

不太理解同时获取是什么意思,你就写两行代码分别把0:120和200:239两个子数组保存到两个变量里不就行了吗?如果要把这两个得到的数组组合在一起,再把两个数组加在一起就行了啊.

import numpy as nprand = np.random.randint(0,2,(3,8))print(rand)[[1 1 0 0 1 0 1 0] [0 1 0 1 0 1 0 0] [0 0 1 0 0 1 0 0]]

if __name__ =='__main__': y = [0, 2, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 2, 1] result =[] for i in range(len(y)): if y[i] == 0: result.extend([1,0,0]) elif y[i] == 1: result.extend([0,1,0]) elif y[i] == 2: result.extend([0,0,1]) else: result.append(y[i]) print(result)这里新开了一个result,增加了内存开销

NumPy是Python科学计算的基础包.它提供了多维数组对象、基于数组的各种派生对象(例如,masked Array, 矩阵).除此之外,还提供了各种各样的加快数组操作的例程,包括数学基本计算、逻辑、图形操作、排序、选择、输入输出,离

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