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numpy 创建三维数组

直接用实例说明: In [1]: import numpy In [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]]) In [4]: numpy.concatenate((a,b)) Out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]]) 或者这么写 In [1]: a =...

这三个数组的主要区别在于维数不同,三个数组分别是一维,二维矩阵和三维矩阵; 比如现在要寻址数组中第二个元素2,分别是: a1[1] a2[0][1] a3[0][0][1]

在 numpy 中,我们主要通过以下 5 种途径创建数组,它们分别是: 从 Python 数组结构列表,元组等转换。 使用 np.arange、np.ones、np.zeros 等 numpy 原生方法。 从存储空间读取数组。 通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组。 使用特殊函...

list[0]应该是[1,2] list[1][0]

需要使用numpy库: Python2.7之后好像是自动安装的; 矩阵运算例子: from numpy import *a = array([(1,2),(3,4)])b = array([(4,3),(2,1)])a.shape,b.shapea + b

使用numpy的max函数,该函数也是适用于其他维度的数组。 例子如下: >>> a = np.arange(4).reshape((2,2)) >>> a array([[0, 1], [2, 3]]) >>> np.amax(a) # 整个数组的最大值 3 >>> np.amax(a, axis=0) # 沿第一个轴的最大值 array([2, 3]) >>>...

# 例子import numpy as npdata = np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,6,7], [2,3,4,5,7], [3,4,5,6,7], [4,5,6,7,8]])sorted_cols = []for col_no in range(data.shape[1]): sorted_cols.append(data[np.argsort(data[:,col_no])][:,col_no])sorted_...

>>> arr[[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [12, 13, 14, 15, ...

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