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Python 技巧讲解:numpy.array 操作使用简单总结(含示例代码)

off999 2024-10-01 13:48 30 浏览 0 评论

今天为大家带来的内容是:Python 技巧讲解:numpy.array 操作使用简单总结(含示例代码)

文章内容主要介绍了numpy.array 操作使用简单总结,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,喜欢的话记得点赞转发收藏关注不迷路哦!!!

numpy.array 常用变量及参数

  1. dtype变量,用来存放数据类型, 创建数组时可以同时指定。
  2. shape变量, 存放数组的大小, 这人值是可变的, 只要确保无素个数不变的情况下可以任意修改。(-1为自动适配, 保证个数不变)
  3. reshape方法,创建一个改变了形状的数组,与原数组是内存共享的,即都指向同一块内存。

创建数组的方法:

嗨喽:正在学习python的小伙伴或者打算学习的,可以私信小编“07”领取资料!

数据读取

  1. 通过下标范围获取数据: 与python list对象操作一致。 不同点是这方法获取的数组与原数组是内存共享的。
  2. 通过整数序列获取新数组:例 x[[3,2,3,2] ], 产生新数组, 内存不共享

使用布尔数组获取数据:例: x[np.array([True, False, True, False, False])] 或 x[x>0.5], 返回True对应的数字。

代码示例:

数组扩展

np.vstack((a, b)): 增加行数, 把b数据追加到a的下面, 上下连接。

np.hstack((a, b)): 增加列数,把a, b左右连接。

ufunc运算

ufunc是universal function的缩写,它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的,因此它们的计算速度非常快。

注意:复杂运算时,中间步聚会有临时变量,这会拖慢运算速度。

如:

等价于

所以可手动优化

二维数组转一维

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助!!!

最后多说一句,小编是一名python开发工程师,这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编,并在后台私信小编:“07”即可领取。

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