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  • np.arraynp.float32
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    2021-07-17 15:31:43

     

    import numpy as np
    matsrc = np.float32([[220, 40], [190, 164], [446, 37], [460, 160]])
    matsrc[0] = [4, 788]
    print(type(matsrc),matsrc)

    <class 'numpy.ndarray'>

    [[  4. 788.]
     [190. 164.]
     [446.  37.]
     [460. 160.]] 


     

    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin =  3)
    print (type(a),a)

    打印结果:<class 'numpy.ndarray'> [[[1 2 3 4 5]]] 


    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin =  2)
    print (type(a),a)

    打印结果:<class 'numpy.ndarray'> [[1 2 3 4 5]]


    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin =  1)
    print (type(a),a)

    打印结果:<class 'numpy.ndarray'> [1 2 3 4 5]


    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print (type(a),a)

    打印结果:<class 'numpy.ndarray'> [1 2 3 4 5]


    FR:徐海涛(hunk xu)
    QQ技术交流群:386476712

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  • 记录一下numpy.array()的详细用法,以及与np.asarray()和np.ndarray()的区别。 目录 1. Numpy.array()详解 1.1 函数形式 1.2 参数详解 1.3 具体用法 2.AsarrayArray辨析 2.1 object对象是普通迭代序列时 ...

    记录一下numpy.array()的详细用法,以及与np.asarray()和np.ndarray()的区别。

    目录

    1. Numpy.array()详解

    1.1 函数形式

    1.2 参数详解

    1.3 具体用法

    2. Asarray和Array辨析

    2.1 object对象是普通迭代序列时

    2.2 object对象是ndarray对象时

    3.Numpy.ndarray()


    1. Numpy.array()详解

    该函数的作用一言蔽之就是用来产生数组。

    1.1 函数形式

    numpy.array(object, 
        dtype=None, 
        copy=True, 
        order='K', 
        subok=False, 
        ndmin=0)

    1.2 参数详解

    object:必选参数,类型为array_like,可以有四种类型:数组,公开数组接口的任何对象,__array__方法返回数组的对象,或任何(嵌套)序列。np.array()的作用就是按照一定要求将object转换为数组。

    dtype:可选参数,用来表示数组元素的类型。如果没有给出,那么类型将被确定为保持序列中的对象所需的最小类型。注: This argument can only be used to ‘upcast’ the array. For downcasting, use the .astype(t) method.

    copy:可选参数,类型为bool值。如果为true(默认值),则复制对象。否则的话只有在以下三种情况下才会返回副本:(1).if __array__ returns a copy;(2). if obj is a nested sequence;(3). if a copy is needed to satisfy any of the other requirements (dtype, order, etc.)

    order:{‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’},optional 。指定阵列的内存布局。该参数我至今还没有遇到过具体用法,这句话的意思就是我不会,故在此省略。

    subok:可选参数,类型为bool值。如果为True,则子类将被传递,否则返回的数组将被强制为基类数组(默认)。或者说,True:使用object的内部数据类型,False:使用object数组的数据类型。

    ndmin:可选参数,类型为int型。指定结果数组应具有的最小维数。

    返回对象

    out:输出ndarray,满足指定要求的数组对象。

    1.3 具体用法

    简单示例

    import numpy as np
    
    arr01 = np.array([1,2,3])
    print(arr01) #[1 2 3]
    print(type(arr01))  #<class 'numpy.ndarray'>
    print(arr01.dtype)  #int32
    
    #Upcasting
    arr02 = np.array([1.,2.,3.])
    print(arr02) #[1. 2. 3.]
    print(arr02.dtype)  #float64
    
    #More than one dimension:
    arr03 = np.array([[1,2],[3,4]])
    print(arr03)
    """
    [[1 2]
     [3 4]]
    """
    
    

     dtype参数使用示例

    import numpy as np
    
    #指定数组元素类型为复数类型
    DYX= np.array([1,2,3],dtype = complex)
    print(DYX) #[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]
    print(DYX.dtype)  #complex128
    
    #由多个元素组成的数据类型:
    HXH = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i8')])
    print(HXH)  #[(1, 2) (3, 4)]
    #下面的输出有点神奇,我也只能记住规律了。
    print(HXH["a"]) #[1 3]
    print(HXH["b"])  #[2 4]
    print(HXH.dtype)  #[('a', '<i4'), ('b', '<i8')]
    print(HXH["a"].dtype) #int32
    print(HXH["b"].dtype) #int64
    
    TSL = np.array([(1,2,3),(4,5,6)],dtype=[("a","i"),("b","i"),("c","i")])
    print(TSL["a"]) #[1 4]
    print(TSL["a"].dtype)  #int32

    上述代码中,numpy的数据类型,可以参看: http://www.runoob.com/numpy/numpy-dtype.html

    subok参数使用示例

    import numpy as np
    
    DYX = np.array(np.mat('1 2; 3 4'))
    #没有显示的写出subok的值,但是默认为False
    print(DYX)
    #数组类型
    print(type(DYX))  #<class 'numpy.ndarray'>
    """
    [[1 2]
     [3 4]]
    """
    
    HXH = np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
    print(HXH)
    #矩阵类型
    print(type(HXH))  #<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
    """
    [[1 2]
     [3 4]]
    """

    前文对subok的描述是这样的:“如果为True,则子类将被传递,否则返回的数组将被强制为基类数组(默认)”。

    在上文的代码中“np.mat('1 2; 3 4')”,就是子类,是矩阵类型。DYX = np.array(np.mat('1 2; 3 4'))中subok为False,返回的数组类型被强制为基类数组,所以DYX的类型是<class 'numpy.ndarray'>,是数组;HXH = np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)中subok为True,子类被传递,所以HXH的类型是矩阵<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>。

    这就是区别所在。

    ndmin参数使用示例

    import numpy as np
    
    DYX = np.array([1,2,3],ndmin=0)
    print(DYX,DYX.shape) #[1 2 3] (3,)
    
    HXH = np.array([1,2,3],ndmin=1)
    print(HXH,HXH.shape) #[1 2 3] (3,)
    
    TSL = np.array([1,2,3],ndmin=2)
    print(TSL,TSL.shape) #[[1 2 3]] (1, 3)

    其他两个参数copy和order,我至今还没有遇到过,所以暂且不表。谁有介绍这两个参数用法的博客吗?

    2. Asarray和Array辨析

    Numpy.asaray的用法不再赘述,主要介绍一下二者的区别。

    2.1 object对象是普通迭代序列时

    import numpy as np
    
    data = [1,1,1]
    print(type(data)) #<class 'list'> 列表类型
    arr_ar = np.array(data)
    arr_as = np.asarray(data)
    
    #输出上没有区别
    print(arr_ar) #[1 1 1]
    print(arr_as) #[1 1 1]
    
    data[1]=2
    #改变原序列对arr_ar和arr_as没影响
    print(arr_ar) #[1 1 1]
    print(arr_as) #[1 1 1]
    
    #此时data是[1, 2, 1]
    #改变arr_ar和arr_as对原序列没有影响
    arr_ar[1]=3
    print(data) #[1, 2, 1]
    arr_as[1]=3
    print(data)  #[1, 2, 1]

    可见在参数对象是普通迭代序列时,asarray和array没有区别(在我的理解范围内)。

    2.2 object对象是ndarray对象时

    import numpy as np
    
    data = np.ones((3,))
    #print(type(data)) #<class 'numpy.ndarray'> 数组类型
    arr_ar = np.array(data)
    arr_as = np.asarray(data)
    
    print(arr_ar) #[1. 1. 1.]
    print(arr_as) #[1. 1. 1.]
    
    """
    这边区别就出来了。修改原始序列后,
    np.array()产生的数组不变,
    但是np.asarray()产生的数组发生了变化
    """
    data[1]=2
    print(arr_ar) #[1. 1. 1.]
    print(arr_as) #[1. 2. 1.]  !!!
    
    
    """
    这边也有区别,修改array产生的数组,不影响原始序列
    修改asarray产生的数组,会影响原始序列
    """
    #此时data=[1. 2. 1.]
    arr_ar[2]=3
    print(data)  #[1. 2. 1.]
    arr_as[2]=3
    print(data)  #[1. 2. 3.]
    

     

    我们总结一下:相同点:arrayasarray都可以将数组转化为ndarray对象。区别:当参数为一般数组时,两个函数结果相同;当参数本身就是ndarray类型时,array会新建一个ndarray对象,作为参数的副本,但是asarray不会新建,而是与参数共享同一个内存。重点就是这个共享内存。

    3.Numpy.ndarray()

    这是最近在一个项目里看到的用法,搜索了一下用法,只在stackoverflow看到了一个问题:What is the difference between ndarray and array in numpy?”。

    地址如下:https://stackoverflow.com/questions/15879315/what-is-the-difference-between-ndarray-and-array-in-numpy

    numpy.array只是一个创建ndarray的便利函数;它本身不是一个类。他讲到也可以使用numpy.ndarray创建一个数组,但这不是推荐的方法。 numpy.ndarray() 是一个类,而numpy.array() 是一个创建ndarray的方法/函数。

    在numpy docs中,如果你想从ndarray类创建一个数组,你可以用引用的2种方式来做:

    (1).using array(), zeros() or empty() methods: Arrays should be constructed using array, zeros or empty (refer to the See Also section below). The parameters given here refer to a low-level method (ndarray(…)) for instantiating an array.【1-使用array(), zeros()或empty()方法:数组应该使用array, zeros()或empty()构造。这里给出的参数引用用于实例化数组的低级方法(ndarray(…))。】

    (2).from ndarray class directly: There are two modes of creating an array using new: If buffer is None, then only shape, dtype, and order are used. If buffer is an object exposing the buffer interface, then all keywords are interpreted.【2-来自ndarray类:使用new创建数组有两种模式:如果buffer是None,则只使用shape,dtype和order。 如果buffer是公开buffer接口的对象,则解释所有关键字。】

    所以说老老实实用numpy.array()吧。

     

    本篇完结,行笔匆忙,如有错误,还望指出。

     

     

     

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  • np.array()函数

    千次阅读 2021-12-28 15:16:32
    函数调用方法: numpy.array(object, dtype=None) ...array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print("数组array的值为: ") print(array) print("数组array的默认类型为: ") print(arr

    函数调用方法:

    numpy.array(object, dtype=None)
    

    各个参数意义:
    object:创建的数组的对象,可以为单个值,列表,元胞等。
    dtype:创建数组中的数据类型。
    返回值:给定对象的数组。

    普通用法:

    import numpy as np
    
    array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    
    print("数组array的值为: ")
    print(array)
    print("数组array的默认类型为: ")
    print(array.dtype)
    """
    result:
    数组array的值为: 
    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    数组array的默认类型为: 
    int32
    """
    

    我们可以看到,我们成功创建了给定元素的数组,并且创建数组的默认类型为np.int32类型。

    进阶用法:

    import numpy as np
    
    array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=np.float32)
    
    print("数组array的值为: ")
    print(array)
    print("数组array的默认类型为: ")
    print(array.dtype)
    """
    result:
    数组array的值为: 
    [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
    数组array的默认类型为: 
    float32
    """
    

    我们成功创建了给定元素的数组,并且创建数组的默认类型为np.float32类型。

    更高级的用法:

    import numpy as np
    
    array = np.array((1, 2), dtype=[('x', np.int8), ('y', np.int16)])
    
    print("数组array的值为: ")
    print(array)
    print("数组array的默认类型为: ")
    print(array.dtype)
    print("数组array中对应x标签元素为: ")
    print(array['x'])
    print("数组array中对应y标签元素为: ")
    print(array['y'])
    """
    result:
    数组array的值为: 
    (1, 2)
    数组array的默认类型为: 
    [('x', 'i1'), ('y', '<i2')]
    数组array中对应x标签元素为: 
    1
    数组array中对应y标签元素为: 
    2
    """
    

    我们可以看到,我们在创建数组的同时,可以设定其中单个元素的数据类型,这里的'i1'指代的便是np.int8类型,'i2'指代的是'np.int16'类型。读者可以自行尝试,这里不做过多讨论,后续也许会补充说明。

    最高级的用法:

    import numpy as np
    
    # Create rain data
    n_drops = 10
    
    rain_drops = np.zeros(n_drops, dtype=[('position', float, (2,)),
                                          ('size', float),
                                          ('growth', float),
                                          ('color', float, (4,))])
    
    # Initialize the raindrops in random positions and with
    # random growth rates.
    rain_drops['position'] = np.random.uniform(0, 1, (n_drops, 2))
    rain_drops['growth'] = np.random.uniform(50, 200, n_drops)
    
    print(rain_drops)
    """
    result:
    [([0.70284885, 0.03590322], 0., 176.4511602 , [0., 0., 0., 0.])
     ([0.60838294, 0.49185854], 0.,  60.51037667, [0., 0., 0., 0.])
     ([0.86525398, 0.65607663], 0., 168.00795695, [0., 0., 0., 0.])
     ([0.25812877, 0.14484747], 0.,  80.17753717, [0., 0., 0., 0.])
     ([0.66021716, 0.90449213], 0., 121.94125106, [0., 0., 0., 0.])
     ([0.88306332, 0.51074725], 0.,  92.4377108 , [0., 0., 0., 0.])
     ([0.68916433, 0.89543162], 0.,  90.77596431, [0., 0., 0., 0.])
     ([0.7105655 , 0.68628326], 0., 144.88783652, [0., 0., 0., 0.])
     ([0.6894679 , 0.90203559], 0., 167.40736266, [0., 0., 0., 0.])
     ([0.92558218, 0.34232054], 0.,  93.48654986, [0., 0., 0., 0.])]
    """
    

    码字不易,如果大家觉得有用,请高抬贵手给一个赞让我上推荐让更多的人看到吧~

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  • 【numpy】np.arraynp.asarray区别

    千次阅读 2020-02-29 14:50:29
    array和asarray都可将结构数据转换为ndarray类型。 但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray...arr2=np.array(lst1) arr3=np.asarray(lst1) lst1[1][1]=2 pri...

    array和asarray都可将结构数据转换为ndarray类型。

    但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。

    一、输入都为列表

    lst1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]  
    arr2=np.array(lst1)  
    arr3=np.asarray(lst1)  
    lst1[1][1]=2
    print("lst1:\n",lst1)
    print("arr2:\n",arr2)
    print("arr3:\n",arr3)
    print(arr2 is lst1)
    print(arr3 is lst1)
    print(arr2 is arr3)

    结果为:

    lst1:
     [[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1]]
    arr2:
     [[1 1 1]
     [1 1 1]
     [1 1 1]]
    arr3:
     [[1 1 1]
     [1 1 1]
     [1 1 1]]
    False
    False
    False

    从结果可以看到,三者之间各不相等。数据源为列表,二者都会重新生成一个副本。

    二、输入都为ndarray

    arr4=np.ones((3,3))  
    arr5=np.array(arr4)  
    arr6=np.asarray(arr4)  
    arr4[1]=2  
    print("arr4:\n",arr4)
    print("arr5:\n",arr5)
    print("arr6:\n",arr6)
    print(arr4 is arr5)
    print(arr4 is arr6)
    print(arr5 is arr6)

    结果为:

    arr4:
     [[1. 1. 1.]
     [2. 2. 2.]
     [1. 1. 1.]]
    arr5:
     [[1. 1. 1.]
     [1. 1. 1.]
     [1. 1. 1.]]
    arr6:
     [[1. 1. 1.]
     [2. 2. 2.]
     [1. 1. 1.]]
    False
    True
    False

     从结果可以看到,arr4等于arr6,是同一块内存,没有开辟新内存。

    源码定义:

    一、np.array

    def array(a, dtype=None, order=None):
        return array(a, dtype, copy=True, order=order)

    二、np.asarray

    def asarray(a, dtype=None, order=None):
        return array(a, dtype, copy=False, order=order)

    从源码定义,也可以看出np.array进行了复制,而np.asarray对darray数据类型不进行复制。

    易错点:

    如果在np.asarray时改变数据类型,也会进行重新复制。

    arr7 = np.ones((3,3))
    print("dtype of arr7:",arr7.dtype)
    arr8 = np.asarray(arr7,dtype = np.int8)
    print("dtype of arr8:",arr8.dtype)
    print("arr7:\n",arr7)
    print("arr8:\n",arr8)
    print(arr7 is arr8)

    结果:

    dtype of arr7: float64
    dtype of arr8: int8
    arr7:
     [[1. 1. 1.]
     [1. 1. 1.]
     [1. 1. 1.]]
    arr8:
     [[1 1 1]
     [1 1 1]
     [1 1 1]]
    False

     总之,np.asarray只对numpy的内部数据类型ndarray有用,而且仅在只改变数据数值时不会重新赋值。

    建议:赋值数据时都用np.asarray,有时候可以减少内存占用。

     

    展开全文
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  • mislabeled_indices = np.array(np.where(a == 1)) 为什么输出的mislabeled_indices = [[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 5 6 13 19 28 29 34 44 45 46 48]] 怎么是(2,x)的列表? 第0行为什么都是0?
  • 1np.array() 将数据转化为矩阵array。默认情况下,将会copy该对象。 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) 2 Image.fromarray() 实现array到image的转换。 PIL....
  • np.arraynp.asarray 都可以将list数据转化为ndarray。 当参数为list数据时,list数据转化为array时,其两者的结果是一致的;如下图1所示: 图1 参数为list数据当参数为ndarray时,np.array会复制一个ndarray对象...
  • np.array()和np.asarray()的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-12-22 14:12:47
    主要区别在于 np.array (默认情况下)将会copy该对象,而 np.asarray 除非必要,否则不会copy该对象。   array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会...
  • python: np.arraynp.asarray区别

    千次阅读 2019-08-18 19:11:03
    array和asarray都可将结构数据转换为ndarray类型。 但是主要区别就是当数据源是ndarray时, array仍会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。 import numpy as np ...arr2=np.array(data1) arr3=np.a...
  • numpy中np.array()与np.asarray的区别

    千次阅读 2019-05-20 14:00:16
    array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。 1.输入为列表时,即被转换的原始数据类型为...c = np.asarray(a)...
  • np.split() 与 np.array_split() 的区别

    千次阅读 2020-03-09 10:29:12
    np.split() 与 np.array_split() 的区别 np.split() 均等分割,不均等会报错 np.array_split() 不均等分割,不会报错 参数: split(ary, indices_or_sections, axis=0) :把一个数组从左到右按顺序切分参数: ary:要...
  • np.array()把列表转化为数组 问题:数组和列表的转化问题 二、代码实例分析 (1)列表嵌套一维数组,然后np.array(列表) 1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_y sub_f = [] index_x=np.array([i ...
  • np.arraynp.asarray区别

    千次阅读 2019-02-27 11:15:51
    https://www.jianshu.com/p/a050fecd5a29 array和asarray都可将结构数据转换为ndarray类型。 但是主要区别就是当数据源是ndarray时, array仍会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。 ...
  • matrix 只能表示二维数据,而 nparray 可以表示 N 维数据。 matA = np.mat([[1, 2],[3, 4]]) arrB = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 二,两者的点积表达 ndarray的点积 a =np.array([[1,4,5],...[1,4,5]]) b =np.array...
  • numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

    万次阅读 多人点赞 2018-09-07 16:35:15
    array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但...b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c) 从中...
  • Numpy np.array 相关常用操作学习笔记

    千次阅读 2020-08-15 22:29:03
    Numpy np.array 相关常用操作学习笔记 1.np.array构造函数 用法:np.array([1,2,3,4,5]) 1.1 numpy array 和 python list 有什么区别? 标准Python的列表(list)中,元素本质是对象。如:L = [1, 2, 3],需要...
  • np.arraynp.matrix的差别

    万次阅读 2018-11-22 02:43:35
    np.array([1,2,3])这种不是矩阵! import numpy as np a = np.array([1,2,3]) a array([1, 2, 3]) a.shape #a不是矩阵, 因为a.T.shape仍然是(3,) (3,) b = a.reshape(1,3) #把a转化为矩阵 b array([[1, 2, 3]]) b...
  • np.array()和np.mat()区别

    万次阅读 多人点赞 2019-05-19 14:43:58
    array只能从列表中生成 import numpy as np # mat = asmatrix 源码当中mat作为指向asmatrix函数的一个变量 arr_a = np.mat(data="1,2;3,4") arr_b = np.asmatrix([[5,6],[7,8]]) print(arr_a) ''' [[1 2] ...
  • np.array()用法

    千次阅读 2021-04-06 11:04:26
  • np.array_split()与np.split()

    千次阅读 2019-05-07 19:47:30
    np.array_split() 可以进行不均等分割,而np.split() 只能进行均等分割。 例如 **array_split()**的不均等分割 >>> x = np.arange(8.0) ... [array([ 0., 1., 2.]), array([ 3., 4., 5.]), array...
  • np.array_split() 不均等分割,不会报错 ### 关于np.split()函数 x = np.arange(9) #9行1列的列向量 print(x, np.shape(x)) y = np.split(x, 3) # 平均分成三份,不能平均的话则会报错 print(y) y = np.split(x, 3, ...
  • 关于np.arraynp里的数组)

    千次阅读 2020-02-25 14:44:03
    c= np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12] ]) c.ndim ##2,维度信息 c.shape ##(4, 3) c.size ##12 c.dtype ##dtype('int32'),array中元素的种类 ##生成一个全是1的ndarray np.ones(10) #...
  • python判断np.array数据为空

    千次阅读 2021-03-13 16:06:35
    一、 np.isnan() 获得一个bool数组 data = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan]) np.isnan(data) 可得到array([False, False, False, True, ...二、array.size a=np.array([]) a.size 输出为0,即可用a.size==0判断 ...

空空如也

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