import numpy as np a = np.arange(10,20,1) b = slice(1,5,2) d = a[1:5:2] e = a[2:] print(a) print(a[b]) print(d) print(e) #结果 [10 11 12 13 14 15 16 17 ...
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2019-12-25 11:33:14
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numpy的基本索引API iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、单个元素的索引 对于一维数组，索引方式与内置的List相同。正索引从0开始，负索引从-1开始。 >>> x = np.arange(10)>>> xarray([0, 1, 2, ...
1、双y轴 x = np.arange(0., np.e, 0.01) y1 = np.exp(-x) y2 = np.log(x) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(x, y1) ax1.set_ylabel('Y val ...
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2019-12-10 13:11:49
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1 两个Dataframe相加时，一定要注意索引是否对应再相加，利用这个特点有时可以先用set_index()将某些列置为索引列，再进行相加. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a':np.arange(1,5,1), 'b':np.arange(3, ...
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2019-11-15 14:13:54
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浅复制：主要有两种方式，简单的赋值或者使用视图(view) 简单的赋值：其实就是制造了一个别名，数组并没有被copy成新的一份，当使用其中一个别名改变数组值的时候，另一个别名对应的值一并改变。 >>>a = np.arange(12) >>>a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 ...
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2019-11-12 09:31:12
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先将模块导入到文件中 import numpy as np 1、创建数组的时候指定类型 arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.int64) arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.float64) 使用arange()方法创建数组，用参数dt ...
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2019-11-11 00:29:13
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一、numpy 数组对象(numpy.ndarray) ndarray 是一个多维的数组类： 实际数据 描述信息 创建对象、索引、切片： 1 #python 2 3 import numpy as np 4 5 ＃ 创建ndarray 对象 6 a = np.arange(6) 7 print(a. ...
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2019-11-09 23:29:34
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在学习python的时候常常需要numpy这个库，每次都是用一个查一个，这个，终于见到一个完整的总结了http://blog.csdn.net/blog_empire/article/details/39298557 一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维 ...
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2019-10-31 18:21:09
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NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 实例1：使用 arange() 函数创建一个 2x3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。 输出结果为： 以上实例不是使用标准 C 或者 Fortr ...
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2019-10-20 12:47:09
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numpy生成数组的三种方式： import numpy as np 1、np.arange(24) 2、np.array(range(24)) 3、np.array([1,2,3,4]) 基础操作： t1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 创建一个数组 查看t1的结构 ...
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2019-10-07 00:50:25
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