不同的數(shù)組對象可以共享相同的數(shù)據(jù),`view`方法創(chuàng)建一個查看相同數(shù)據(jù)的新數(shù)組對象。 ``` >>> c = a.view() >>> c is a False >>> c.base is a # c is a view of the data owned by a True >>> c.flags.owndata False >>> >...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-zrfx3kin.html`copy`方法制作完整數(shù)組的副本及其數(shù)據(jù)。 ``` >>> d = a.copy() # a new array object with new data is created >>> d is a False >>> d.base is a # d doesn't share anything with a False >>> d[0, 0] = 9999 >>> a array([[ 0, 10, 10, 3], ...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-staj3kio.html數(shù)組的形狀由沿每個軸的元素數(shù)量決定: ``` >>> a = np.floor(10 * rg.random((3, 4))) >>> a array([[3., 7., 3., 4.], [1., 4., 2., 2.], [7., 2., 4., 9.]]) >>> a.shape (3, 4) ``` 可以使用各種命令更改數(shù)組的形狀。注意以下三個命令都返回...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-owp83kih.html**NumPy** 是 **Python** 科學(xué)計算的基礎(chǔ)包。它是一個 **Python** 庫,提供了一個多維數(shù)組對象、各種派生對象(例如掩碼數(shù)組和矩陣),以及用于對數(shù)組進行快速操作的各種例程,包括**數(shù)學(xué)**、**邏輯**、**形狀操作**、**排序**、**選...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-pxyi3ki3.html`ix_`函數(shù)可用于組合不同的向量以獲得每個 n-uplet 的結(jié)果。例如,如果要計算從向量 a、b 和 c 中的每一個中提取的所有三元組的所有 a+b*c: ``` >>> a = np.array([2, 3, 4, 5]) >>> b = np.array([8, 5, 4]) >>> c = np.array([5, 4, 6,...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-l5mc3kiu.html### 數(shù)組創(chuàng)建 有幾種方法可以創(chuàng)建數(shù)組。 例如,可以使用`array`函數(shù)從常規(guī) Python 列表或元組創(chuàng)建數(shù)組。結(jié)果數(shù)組的類型是從序列中元素的類型推導(dǎo)出來的。 ``` >>> import numpy as np >>> a = np.array([2, 3, 4]) >>> a array([...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-5ilv3kib.html多個數(shù)組可以沿不同的軸堆疊在一起: ``` >>> a = np.floor(10 * rg.random((2, 2))) >>> a array([[9., 7.], [5., 2.]]) >>> b = np.floor(10 * rg.random((2, 2))) >>> b array([[1., 9.], [5., 1.]]) >>> np.vstack((a, b)) array([[9., 7.], [5., 2.], ...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-5zir3kii.html我們知道 Pandas 是在 NumPy 的基礎(chǔ)構(gòu)建而來,因此,熟悉 NumPy 可以更加有效的幫助我們使用 Pandas。 NumPy 主要用 C語言編寫,因此,在計算還和處理一維或多維數(shù)組方面,它要比 Python 數(shù)組快得多。關(guān)于 NumPy 的學(xué)習(xí),可以參考《Pyth...
http://hgci.cn/pandas/pandas-numpy.html當(dāng)我們使用(整數(shù))索引數(shù)組索引數(shù)組時,我們提供了要選擇的索引列表。對于布爾索引,方法是不同的;我們明確地選擇數(shù)組中的哪些項是我們想要的,哪些是我們不想要的。 對于布爾索引,人們可以想到的最自然的方法是...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-rmp63kit.html一維數(shù)組可以被索引、切片和迭代,就像**列表**和其他**Python 序列**一樣。 ``` >>> a = np.arange(10)**3 >>> a array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]) >>> a[2] 8 >>> a[2:5] array([ 8, 27, 64]) >>> # equivalent to ...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-s5uk3kif.html抱歉,暫時沒有相關(guān)的微課
w3cschool 建議您:
抱歉,暫時沒有相關(guān)的視頻課程
w3cschool 建議您:
抱歉,暫時沒有相關(guān)的教程
w3cschool 建議您:
不同的數(shù)組對象可以共享相同的數(shù)據(jù),`view`方法創(chuàng)建一個查看相同數(shù)據(jù)的新數(shù)組對象。 ``` >>> c = a.view() >>> c is a False >>> c.base is a # c is a view of the data owned by a True >>> c.flags.owndata False >>> >...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-zrfx3kin.html`copy`方法制作完整數(shù)組的副本及其數(shù)據(jù)。 ``` >>> d = a.copy() # a new array object with new data is created >>> d is a False >>> d.base is a # d doesn't share anything with a False >>> d[0, 0] = 9999 >>> a array([[ 0, 10, 10, 3], ...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-staj3kio.html數(shù)組的形狀由沿每個軸的元素數(shù)量決定: ``` >>> a = np.floor(10 * rg.random((3, 4))) >>> a array([[3., 7., 3., 4.], [1., 4., 2., 2.], [7., 2., 4., 9.]]) >>> a.shape (3, 4) ``` 可以使用各種命令更改數(shù)組的形狀。注意以下三個命令都返回...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-owp83kih.html**NumPy** 是 **Python** 科學(xué)計算的基礎(chǔ)包。它是一個 **Python** 庫,提供了一個多維數(shù)組對象、各種派生對象(例如掩碼數(shù)組和矩陣),以及用于對數(shù)組進行快速操作的各種例程,包括**數(shù)學(xué)**、**邏輯**、**形狀操作**、**排序**、**選...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-pxyi3ki3.html`ix_`函數(shù)可用于組合不同的向量以獲得每個 n-uplet 的結(jié)果。例如,如果要計算從向量 a、b 和 c 中的每一個中提取的所有三元組的所有 a+b*c: ``` >>> a = np.array([2, 3, 4, 5]) >>> b = np.array([8, 5, 4]) >>> c = np.array([5, 4, 6,...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-l5mc3kiu.html### 數(shù)組創(chuàng)建 有幾種方法可以創(chuàng)建數(shù)組。 例如,可以使用`array`函數(shù)從常規(guī) Python 列表或元組創(chuàng)建數(shù)組。結(jié)果數(shù)組的類型是從序列中元素的類型推導(dǎo)出來的。 ``` >>> import numpy as np >>> a = np.array([2, 3, 4]) >>> a array([...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-5ilv3kib.html多個數(shù)組可以沿不同的軸堆疊在一起: ``` >>> a = np.floor(10 * rg.random((2, 2))) >>> a array([[9., 7.], [5., 2.]]) >>> b = np.floor(10 * rg.random((2, 2))) >>> b array([[1., 9.], [5., 1.]]) >>> np.vstack((a, b)) array([[9., 7.], [5., 2.], ...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-5zir3kii.html我們知道 Pandas 是在 NumPy 的基礎(chǔ)構(gòu)建而來,因此,熟悉 NumPy 可以更加有效的幫助我們使用 Pandas。 NumPy 主要用 C語言編寫,因此,在計算還和處理一維或多維數(shù)組方面,它要比 Python 數(shù)組快得多。關(guān)于 NumPy 的學(xué)習(xí),可以參考《Pyth...
http://hgci.cn/pandas/pandas-numpy.html當(dāng)我們使用(整數(shù))索引數(shù)組索引數(shù)組時,我們提供了要選擇的索引列表。對于布爾索引,方法是不同的;我們明確地選擇數(shù)組中的哪些項是我們想要的,哪些是我們不想要的。 對于布爾索引,人們可以想到的最自然的方法是...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-rmp63kit.html一維數(shù)組可以被索引、切片和迭代,就像**列表**和其他**Python 序列**一樣。 ``` >>> a = np.arange(10)**3 >>> a array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]) >>> a[2] 8 >>> a[2:5] array([ 8, 27, 64]) >>> # equivalent to ...
http://hgci.cn/numpy_ln/numpy_ln-s5uk3kif.html抱歉,暫時沒有相關(guān)的文章
w3cschool 建議您: