slice() 方法返回一个新的数组对象，这一对象是一个由 begin 和 end 决定的原数组的浅拷贝 （包括 begin ，不包括end ）。 原始数组不会被改变。...重点关注 针对这个函数需要重点关注的是 end 这个元素不在拷贝出来的数组中。 数组的下标从 0 开始。...如果你提供的是负数，那么负数是从数组中的最后一个元素开始倒数，最后的一个元素对应的数值是 -1。 如下图显示的下标的排序和定义。 如果 begin 超出原数组的索引范围，则会返回空数组。...提取终止处的索引（从 0 开始），在该索引处结束提取原数组元素。slice 会提取原数组中索引从 begin 到 end 的所有元素（包含 begin，但不包含 end）。...slice(1,4) 会提取原数组中从第二个元素开始一直到第四个元素的所有元素 （索引为 1, 2, 3的元素）。 如果该参数为负数， 则它表示在原数组中的倒数第几个元素结束抽取。
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。...print就可以输出 输出： 秩为： 1 形状为： (4,) 元素个数为： 4 数据类型为： int32 每个元素的字节大小： 4 16 numpy.ndarray （二）数组的转置 1、一维数组的转置还是它本身
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] [
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。...rand() 方法返回 0 到 1 之间的随机浮点数。...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...(100, size=(3, 5)) print(x) 浮点数 rand() 方法还允许您指定数组的形状。...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
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。...[21 22 23] [31 32 33]] ************* [[ 2 2 2] [12 12 12] [22 22 22] [32 32 32]] （三）条件逻辑运算 在 NumPy...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。...z[idx]) 输出： 索引数组idx= [2, [1, 3]] 用idx做索引检索数组z得到的子集z[idx]= [92 52] 五、应用统计与排序函数 （一）常用统计函数 NumPy 中提供了很多用于统计分析的函数...格式：numpy.sort(a, axis, kind, order) 参数 使用说明 a 要排序的数组 kind 排序算法，默认为“quicksort” order 排序的字段名，可指定字段排序，默认为
前言: 在现代数据科学和机器学习领域，NumPy成为了Python中最为强大和广泛使用的科学计算库之一。它提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的各种数学函数。...本文将探讨NumPy中一个关键而强大的概念——轴（axis）以及如何利用数组的转置来灵活操作这些轴。 随着数据集的不断增大和复杂性的提高，了解如何正确使用轴成为提高代码效率和数据处理能力的关键一环。...让我们深入探讨NumPy数组的轴以及如何通过转置操作来灵活地操控数据，为您的科学计算和数据分析工作提供更为精细的控制。...Numpy的轴 import numpy as np 数组=np.array([[[1,2],[4,5],[7,8]],[[8,9],[11,12],[14,15]],[[10,11],[13,14],...] 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
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
舍入小数在 NumPy 中，主要有五种方法来舍入小数：截断去除小数部分，并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。...例如：将数字四舍五入到 1 个小数位，3.16666 是 3.2。...的整数数组。...6]NumPy 乘积要找到数组中元素的乘积，使用 prod() 函数。...)print(x)返回：40320，因为 1*2*3*4*5*6*7*8 = 40320沿轴的乘积如果指定 axis=1，则 NumPy 将返回每个数组的乘积。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 数组的操作 numpy操作创建数组（矩阵） 1） 什么是numpy？...2）numpy的数据类型： 3）轴的理解(axis): 0轴， 1轴， 2轴 numpy操作 1）、numpy中如何创建数组(矩阵)? 2）数组及数组元素的类型： 3）....修改数组的数据类型：astype 4）修改浮点数的小数位数 数组的操作 list ====== 特殊的数组 数组和列表的区别: 数组: 存储的时同一种数据类型; list:容器， 可以存储任意数据类型...快速， 方便的科学计算基础库(主要时数值的计算， 多维数组的运算); 2）numpy的数据类型： 3）轴的理解(axis): 0轴， 1轴， 2轴 - 一维数组: [1,2,3,45] ----...是bool类型的代号; 创建的时候指定数据类型： print(np.array([1,2,3,4], dtype=np.float)) 4）修改浮点数的小数位数 c3 = np.array([1.234556
最直接的方式：用numpy.random模块来生成随机数组 1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组...，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。...用random模块自己构造 1、random.randint(low, hight) -> 返回一个位于[low,hight]之间的整数 该函数接受两个参数，这两个参数必须是整数（或者小数位是0的浮点数...，同样，三个参数均为整数（或者小数位为0），若start大于stop时 ，setp必须为负数.step不能是0. >>> random.randrange(1, 100, 2) #返回[1,100]之间的奇数...19 >>> random.ranrange(100, 1, -2) #返回[100,1]之间的偶数 2 5、生成随机数组 方法，使用random.ranident,构造一个列表即可： import
不知道大家第一次见到这个场景作何感想，反正我是有点怀疑人生，为什么会产生这样的结果呢，看我娓娓道来。 浮点数的限制 浮点数在计算机硬件中表示为一个以 2 为基数（二进制）的小数。...这将导致在大多数情况下，你输入的十进制浮点数都只能近似地以二进制浮点数形式储存在计算机中。 正如上文中的 0.1 ，我们手动计算一下它的二进制结果。...这是一个二进制无限循环小数，但计算机内存有限，我们不能储存所有的小数位数。那如何解决呢？...答案就是从末尾某个位置截断，直接取近似值，因此，在目前大部分编程语言（支持处理器浮点运算）中，浮点数都只能近似地使用二进制小数表示。...」 用 numpy 模块中的32为浮点型保存数 import numpy as np temp = np.array([0.1, 0.2, 0.3], dtype=np.float32) temp[0]
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(
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...，对副本的操作并不会影响到原始数组；视图是一个数组的引用，对引用进行操作，也就是对原始数据进行操作，所以修改视图会对应的修改原始数组。...一个基本的例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...，其中reshape操作的是副本，操作之后，原始数组的形状并没有改变，resize操作的是视图， 操作之后原始数组的形状发生了变化。...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,
答曰：这个链接讲的非常好浮点数的定点化 - 知乎 (zhihu.com) ，我复述(抄一下)一下： 1.定点转换 以两个16位的浮点数相乘为例 2.918 × 3.1415926 = 9.1671672068...将此浮点数定点化，定点要求为Qn=12（这里Qn=12表示小数位数占12bit），取符号位为1bit，则整数部分为3bit。...这里作者的解释是：小数位宽有两个作用，一个是计算fix scaling factor，一个是表征值域（截断值域），那么各自子层有自己的小数位宽相当于有各自的截断值域。...总结 F8Net首先是用IEEE 754标准定点化成8bit，用标准差来选择weight和activation的小数位宽，用PACT的方式来找截断阈值，把PACT的浮点类型的截断阈值融入有效weight...和有效bias， 用有效weight和有效bias，对齐不同层的量化参数(这里指的是小数位宽和截断阈值)。
反转字符串 结合数组的反转方法，可以反转字符串： const reverse = str => str.split('').reverse().join(''); reverse('hello world...数组去重 面试常考题，偷懒的做法就是用Set。...获取日期对象的时间部分 日期对象的 .toTimeString()方法可以获取时间格式的字符串，截取前面部分就可以了： const timeFromDate = date => date.toTimeString...数字截断小数位 如果需要截断浮点数的小数位（不是四舍五入），可以借助 Math.pow() 实现： const toFixed = (n, fixed) => ~~(Math.pow(10, fixed...求平均值 reduce的典型应用场景：数组求和。
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
，而且不能指定小数位数。...真除法、Floor除法和小数位截断 /：实现的是真除法。在python中，它总是返回浮点数值。 //：实现的是floor地板除法，它会去掉除法运算后的小数位，以便得到小于运算结果的最大整数。...()是直接截断小数 实际上int()函数自身就是字节截断小数的 看下面的示例。...-10 / 3的结果是-3.3，floor要取比它小的最大整数，也就是-4。 除了真除法和floor除法，还有四舍五入round()和math.trunc()两种截断小数的方式。...而且，前面已经说过，int()可以用来截断小数位。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
