NumPy - 环境 标准 Python 发行版不附带 NumPy 模块。一种轻量级的替代方案是使用流行的 Python 包安装程序 pip 安装 NumPy。 pip install numpy 启用 NumPy 的最佳方法是使用特定于...
NumPy - Ndarray 对象 NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。描述相同类型的元素的集合。可以使用从零开始的索引来访问集合中的元素。 ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块。...
NumPy - 数据类型 NumPy 比 Python 支持更多类型的数值类型。下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。 序列号数据类型和描述1.bool_存储为一字节布尔值（true 或 false）2.2. int32 或...
NumPy - 数组属性在本章中，我们将讨论 NumPy 的各种数组属性。 ndarray.shape 此数组属性返回一个包含数组维度的元组，该元组也可用于调整数组的大小。 示例 1import numpy as np a = np.ar...
NumPy - 数组创建例程 新的 ndarray 对象可以使用以下任何数组创建例程或使用低级 创建ndarray 构造函数构造函数。 numpy.empty 创建给定形状和dtype 的未初始化数组。它使用以下构造函数： numpy...
NumPy - 从现有数据创建数组在本章中，我们将介绍如何从现有数据创建数组。 numpy.asarray此函数与 numpy.array 类似，只是参数较少。此例程对于将 Python 字符串转换为 ndarray 非常有用。 numpy...
NumPy - 从数字范围创建数组 了解如何从数字范围创建数组。 numpy.arange此函数返回一个对象ndarray，其值在给定范围内等距。构建器 numpy.arange(start, stop, step, dtype) 接受...
ndarray可以通过索引或切片来访问和修改对象的内容，就像 Python 内置的容器对象一样。 如前所述，ndarray 的元素遵循从零开始的索引。共有三种类型的索引方法可用：现场访问、基本雕刻和高级索引。 基本切片是Python中基本切...
如果 ndarray 是非元组序列，则数据类型为整数或布尔值 ♽♽ 至少一个，或者♽ 元素是序列 A tuple 对象，我们可以用它来索引 ndarray。高级索引始终返回数据的副本。相反，切片仅提供单个视图。 numpy 中有两种高级索...
广播 是指 NumPy 在算术运算期间处理各种形状的数组的能力。数组的算术运算通常是针对相应的元素进行的。如果两个字段的形状完全相同，则这些操作将顺利执行。 示例 1import numpy as np a = np.array([1...
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