你好 ，我是 zhenguo 本篇文章介绍2个 NumPy 高频使用场景，以及对应的API及用法，欢迎学习。 1 如何获得唯一元素和出现次数 使用np.unique可以很容易地找到数组中唯一的元素。...要获取NumPy数组中唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数: >>> unique_values, indices_list...参数与数组一起传递，以获取NumPy数组中唯一值的频率计数。...如果要获取唯一的行或列，请确保传递axis参数。...两者之间的主要区别在于，使用ravel()创建的新数组实际上是对父数组的引用（即“视图”）。这意味着对新数组的任何更改也将影响父数组。因为ravel不创建拷贝，所以它的内存效率很高。
NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。使用NumPy可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。...同时，我们使用NumPy中的arange函数来创建包含0~n的整数的NumPy数组。代码中的arange函数前面有一个前缀numpy，表明该函数是从NumPy模块导入的。...让我们来看看纯Python代码和NumPy代码是否得到相同的结果： import sys from datetime import datetime import numpy as np #省略上面两处代码...显然，NumPy代码比等价的纯Python代码运行速度快得多。有一点可以肯定，即不论我们使用NumPy还是Python，得到的结果是一致的。不过，两者的输出结果在形式上有些差异。...注意，numpysum()函数的输出不包含逗号。这是为什么呢？显然，我们使用的是NumPy数组，而非Python自身的list容器。
1.数组拼接方法一 思路：首先将数组转成列表，然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理，最后将列表转成数组。...a_list [1, 2, 5, 10, 12, 15] >>> a=np.array(a_list) >>> a array([ 1, 2, 5, 10, 12, 15]) 该方法只适用于简单的一维数组拼接...2.数组拼接方法二 思路：numpy提供了numpy.append(arr, values, axis=None)函数。...的数组没有动态改变大小的功能，numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。...3.数组拼接方法三 思路：numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。
NumPy 是在1995年诞生的 Python 库 Numeric 的基础上建立起来的，但真正促使 NumPy 的发行的是 Python 的 SciPy 库。...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。 ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象 通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。...：',c1.ndim) print('形状为：',c1.shape) # 结果显示的(4,)不应该理解为沿轴0有4行，而应该理解为沿着唯一的维度(其实是轴1)方向有4个元素 print('元素个数为
创建 numpy 数组 初始化numpy数组有多种方式，比如说： 使用 Python 列表或元祖 使用 arange, linspace 等函数 从文件中读取数据 列表生成numpy数组 我们使用 numpy.array...模块提供的 ndarray 类型 type(v), type(M) => (numpy.ndarray'>,numpy.ndarray'>) v 与 M 数组的不同之处在于它们的维度...Numpy 数组是 静态类型 并且 齐次。 元素类型在数组创建的时候就已经确定了。 Numpy 数组节约内存。...使用 ndarray 的 dtype 属性我们能获得数组元素的类型： M.dtype=> dtype('int64') 当我们试图为一个 numpy 数组赋错误类型的值的时候会报错： M[0,0] =...文件 I/O 创建数组 CSV CSV是一种常用的数据格式化文件类型，为了从中读取数据，我们使用 numpy.genfromtxt 函数。
方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等差数列的数组 numpy.linspace(start , stop, num=50 , endpoint=True , retstep =...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等比数列的数组 numpy.linspace(start , stop , num = 50 , endpoint = True , base
., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [
这个2维数据是由3个1维数组组成的，这3个1维数组当然也有索引号也是[0,1,2]，[ :2 ] 就表示它要切取2维（0轴）上3个1维数组中的索引 [ 0 ] 和索引 [ 1 ] ，于是得到 ([ 1,...首先看2个参数的切片操作： print(数组[:2,1:]) 就是在两个维度（轴）上各切一刀，第1个参数就是2维（0轴）， :2 表示切取2维（0轴）上的索引 [ 0 ] 和索引 [ 1 ] ，即 (...[ 1, 2, 3 ]) 和 ([ 4, 5, 6 ]) 这两个1维数组 第2个参数就是1维（1轴），1: 表示切取1维（1轴）上的索引 [ 1 ] 和索引 [ 2 ] ，即对数组 ([ 1, 2,...((2, 2, 4)) print(数组) print(数组.shape) 数组的维度：（2，2，4） 元组索引（下标）：[0,1,2] 我们转换它： 3维数组的1维（2轴）上是4个一维数组，每个1维数组都有一个由...] 也就是把数组 [ 0,1 ] 的一维数组变成数组[ 1,0 ] numpy数组转置换轴 transpose方法 【行列转置】 import numpy as np 数组=np.arange(24
一、数组的索引和切片 （一）数组的索引 首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...，表示所有列 print("n[:,-1]用于取最后一列：",n[:,-1]) # 单个冒号:出现在行的位置上，表示所有行 注意此处二维数组的冒号与前面一维数组***处冒号的区别：前者冒号是分隔符...（2）如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为 1 的维度进行扩展，以匹配另一个数组的形状。 （3）输出数组的 shape 是输入数组 shape 的各个轴上的最大值。...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。...使用 argsort 和 lexsort 函数，可以在给定一个或多个键时，得到一个由整数构成的索引数组，索引值表示数据在新的序列中的位置。
python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...实例 用索引 0 和 2、4 上的元素创建一个数组： import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) x = [True, False...随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。 伪随机和真随机 计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例 生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例 生成有 3 行的 2-D 数组
使数组唯一的最小增量 题目描述 给定整数数组 A，每次 move 操作将会选择任意 A[i]，并将其递增 1。 返回使 A 中的每个值都是唯一的最少操作次数。...可以看出 5 次或 5 次以下的 move 操作是不能让数组的每个值唯一的。...这种时间复杂度大，可以为 O(n^2) 第二种：排序 先排序 遍历数组 用一个队列来保存当前重复需要递增的一些值 找到前一个值和当前值差值大于1的，说明可以将之前重复的值递增到 [A[i - 1] +...遍历完成后，队列不为空，则可以将剩下的值依次递增为 [A[n−1]+1,∞)中的数字， A[n−1]代表数组的最后一个值。 解题方法 直接用排序实现。...[prev+1,∞)中的数字，prev代表数组的最后一个值。
在numpy中，当需要循环处理数组中的元素时，能用内置通函数实现的肯定首选通函数，只有当没有可用的通函数的情况下，再来手动进行遍历，遍历的方法有以下几种 1....，所以通过上述方式只能访问，不能修改原始数组中的值。...2. flat迭代器 数组的flat属性返回的是数组的迭代器，通过这个迭代器，可以一层for循环就搞定多维数组的访问，用法如下 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpy中的nditer函数可以返回数组的迭代器，该迭代器的功能比flat更加强大和灵活，在遍历多维数组时...for循环迭代数组即可，注意二维数组和一维数组的区别，nditer的3个特点对应不同的使用场景，当遇到对应的情况时，可以选择nditer来进行遍历。
numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的掩码数组同时求最小值，可以看到，掩码数组中只有未被掩藏的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...在可视化领域，最典型的应用就是绘制三角热图，代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.ma as ma...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖
参考链接： Python中的numpy.ascontiguousarray 1....带着这些疑问，我搜了下资料，在stack overflow上发现一个比较详细的回答，简单明白地将Numpy里面的数组的连续性问题解释清楚了，因此这里翻译过来，希望能帮助到别的有同样疑问的小伙伴。 ...同理，在arr.T上，列操作比行操作会快些。 4....补充 Numpy中，随机初始化的数组默认都是C连续的，经过不规则的slice操作，则会改变连续性，可能会变成既不是C连续，也不是Fortran连续的。...Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续的 >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
9.5 NumPy 数组上的计算：通用函数 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。 NumPy 数组的计算速度非常快，也可能非常慢。使其快速的关键是使用向量化操作，通常通过 NumPy 的通用函数（ufunc）实现。...ufunc实现的，其主要目的是，对 NumPy 数组中的值快速执行重复操作。...探索 NumPy ufunc ufunc有两种形式：一元ufunc，它在单个输入上运行，二元ufunc，在两个输入上运行。我们将在这里看到这两种函数的例子。...ufunc：了解更多 通用函数的更多信息（包括可用函数的完整列表）可在 NumPy 和 SciPy 文档站点上找到。
在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，在使用这些函数之前，必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...数组的转置 数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...数组的连接 将多个维度相同的数组连接为一个数组，实现方式有以下几种 >>> a = np.arange(9).reshape(3,3) >>> a array([[0, 1, 2], [3...，而且在对应的轴上尺寸相同，特别需要注意，即使只是在二维数组的基础上增加1行或者1列，也要将添加项调整为二维数组。...数组的排序，去重 # 获取唯一的元素 >>> a = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3]) >>> np.unique(a) array([1, 2, 3]) #
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Python中numpy数组的合并有很多方法，如 np.append() np.concatenate() np.stack() np.hstack() np.vstack() np.dstack...() 其中最泛用的是第一个和第二个。...第二个则没有内存占用大的问题。...：按列方向组合 二维数组：同hstack一样 5、行组合row_stack() 以为数组：按行方向组合 二维数组：和vstack一样 6、“==”用来比较两个数组 >>> a==b array(
维度和轴在正确理解Numpy中的数组拼接、合并操作之前，有必要认识下维度和轴的概念：ndarray(多维数组)是Numpy处理的数据类型。...在一维空间中，用一个轴就可以表示清楚，numpy中规定为axis 0，空间内的数可以理解为直线空间上的离散点 (x iii, )。...在二维空间中，需要用两个轴表示，numpy中规定为axis 0和axis 1，空间内的数可以理解为平面空间上的离散点（x iii，y jjj）。...在三维空间中，需要用三个轴才能表示清楚，在二维空间的基础上numpy中又增加了axis 2，空间内的数可以理解为立方体空间上的离散点（x iii，y jjj，z kkk）。...# 三维数组3>>> c.shape # 在axis 0 上的长度为1，在axis 1上的长度为2, 在axis 2上的长度为3.
NumPy提供数字的多维数组（实际上是一个对象）。...注： NumPy的数组类称为ndarray。 3. 如何创建一个NumPy数组？ 有几种创建NumPy数组的方法。...让看看如何使用NumPy数组完成相同的任务。 两种矩阵的加法 使用+运算符将两个NumPy矩阵的对应元素相加。...（基本上是矩阵）的元素。...六、总结 本文基于Python基础，介绍了矩阵和NumPy数组，重点介绍了NumPy数组，如何去安装NumPy模块，如何去创建一个NumPy数组的两种方式。
np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一： count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值
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