在numpy中,可以使用索引数组或布尔数组来提取属于索引子集的条目。以下是以numpy-ish的方式提取属于索引子集的条目的方法:
以上方法可以以numpy-ish的方式提取属于索引子集的条目。在实际应用中,可以根据具体的需求和数据类型选择适当的方法。对于更复杂的索引操作,还可以使用切片、花式索引等numpy提供的功能来提取子集。
ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。 ...2 开始到索引 7 停止,间隔为 2 print(b) 输出结果为: [2 4 6] 冒号 : 的解释:如果只放置一个参数,如 [2],将返回与该索引相对应的单个元素。...如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数,如 [2:7],那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。 ...: numpy.expand_dims(arr, axis) 参数说明: arr:输入数组axis:新轴插入的位置 numpy.squeeze numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维的条目...,函数格式如下: numpy.squeeze(arr, axis) 参数说明: arr:输入数组axis:整数或整数元组,用于选择形状中一维条目的子集 连接数组 numpy.concatenate
Numpy 数组 NumPy提供了一个N维数组的类型,即ndarray,它描述了相同类型的“items”的集合。 可以使用例如整数的N来索引项目(items)。...所有的ndarray都是同质的:每个条目占用相同大小的内存块,并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的,其中一个对象与每个数组相关联。...从数组中提取的项(例如,通过索引)由Python对象表示,其类型是在NumPy中构建的阵列标量类型之一。 阵列标量允许容易地操纵更复杂的数据排列。 ?...它等于 ndarray.dtype.itemsize 。 ndarray.data:该缓冲区包含数组的实际元素。通常,我们不需要使用此属性,因为我们将使用索引访问数组中的元素。...insert(arr, obj, values[, axis]) 在给定索引之前沿给定轴插入值。 append(arr, values[, axis]) 将值附加到数组的末尾。
冒号 : 的解释:如果只放置一个参数,如 [2],将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。...如果使用了两个参数,如 [2:7],那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。 切片还可以包括省略号 …,来使选择元组的长度与数组的维度相同。...如果在行位置使用省略号,它将返回包含行中元素的 ndarray。 NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。...布尔索引通过布尔运算(如:比较运算符)来获取符合指定条件的元素的数组。 ~(取补运算符)来过滤 NaN 花式索引 花式索引指的是利用整数数组进行索引。 ...,函数格式如下: numpy.squeeze(arr, axis) 参数说明: arr:输入数组axis:整数或整数元组,用于选择形状中一维条目的子集 连接数组 函数描述concatenate连接沿现有轴的数组序列
这些项可以使用 N 个整数之类的值进行索引。 所有 ndarrays 都是同构的:每个项目占用相同大小的内存块,并且所有块的解释方式完全相同。...通过索引等方式从数组中提取的项目由一个 Python 对象表示,其类型是 NumPy 中内置的数组标量类型之一。数组标量可以轻松操作更复杂的数据排列。...ndarray.argmax([axis, out, keepdims]) 返回沿给定轴的最大值的索引。...ndarray 的内部内存布局 ndarray 类的一个实例由计算机内存中的一段连续的一维区段(由数组所拥有,或由其他对象拥有)以及将 N 个整数映射到区块中条目位置的索引方案组成。...索引范围由数组的 shape 指定。每个条目占用多少字节以及这些字节如何解释由与数组关联的 数据类型对象 定义。 内存段本质上是一维的,有许多不同的方案可以将 N 维数组的条目排列在一维块中。
该函数属于ndarray类,行为类似于numpy.transpose....1 2] [3 4]][[[1 2] [3 4]]](2, 2) (1, 2, 2)[[[1 2]] [[3 4]]]2 3(2, 2) (2, 1, 2) 3.numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维条目...– numpy.squeeze(arr, axis) – 其中: • arr:输入数组 • axis:整数或整数元组,用于选择形状中单一维度条目的子集 import numpy as...注意,最后一个键恰好是 sort 的主键。– numpy.argmax() 和 numpy.argmin()这两个函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。...– numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。– numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。
访问Series数据 索引与切片是Series最常用操作之一。通过索引位置访问Series的数据与ndarray相同,如代码清单6-5所示。...代码清单6-5 通过索引位置访问Series数据子集 print('Series位于第1位置的数据为:', series[0]) 输出: Series位于第1位置的数据为: 0 相比ndarray,通过索引名称...更新、插入和删除 更新Series的方法十分简单,采用赋值的方式对指定索引标签(或位置)对应的数据进行修改即可,如代码清单6-8所示。...若只在原Series上插入单个值,则采用赋值方式即可,如代码清单6-9所示。...Series的索引是一个Index对象。访问Series索引,如代码清单6-18所示。
NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。...多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。...squeeze 从数组的形状中删除单维度条目 https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html expand_dims...np.dot(x,y) 点积 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html np.roots([1,0,-4]) 给定多项式系数的根...操作 描述 文档 array[i] 索引i处的一维数组 https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.indexing.html array[i,j] 索引在
numpy.squeeze(arr, axis) 从给定数组的形状中删除一维的条目 import numpy as np # numpy.broadcast 用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果...# [[[1 2]] [[3 4]]] print("shape of b: ", b.shape) # (2, 1, 2) # numpy.squeeze(arr, axis) 从给定数组的形状中删除一维的条目...) 用于水平分割数组,通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组 c、numpy.vsplit(ary, indices_or_sections) 用于垂直分割数组,其分割方式与hsplit...(arr, obj, values, axis=None) 在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值,obj 为索引 d、numpy.delete(arr, obj, axis) 返回从输入数组中删除指定子数组的新数组...axis=1): ", np.append(arr, [[4, 5, 6], [7, 8, 9]], axis=1)) # numpy.insert(arr, obj, values, axis) 在给定索引之前
delete(arr, obj[, axis, assume_unique_indices]) 从数组中删除条目或条目。 diag(v[, k]) 提取对角线或构造对角线数组。...einsum_path() 在不评估 einsum 的情况下计算最佳收缩路径。 empty(shape[, dtype, device]) 返回给定形状和类型的新数组,不初始化条目。...iinfo(int_type) imag(val, /) 返回复数参数的虚部。 index_exp 用于构建数组索引元组的更好方式。 indices() 返回表示网格的索引数组。...inexact() 所有数值标量类型的抽象基类,其值的表示(可能)是不精确的,如浮点数。 inner(a, b, *[, precision, …]) 计算两个数组的内积。...与 numpy.ndarray 一样,大多数用户不需要手动实例化 Array 对象,而是通过 jax.numpy 函数如 array()、arange()、linspace() 和上面列出的其他函数来创建它们
对于大多数数据分析应用程序,我将关注的主要功能领域是: 用于数据整理和清洗、子集和过滤、转换以及任何其他类型计算的快速基于数组的操作 常见的数组算法,如排序、唯一值和集合操作 高效的描述统计和聚合...对广播的深入理解对本书的大部分内容并不是必要的。 基本索引和切片 NumPy 数组索引是一个深入的话题,因为有许多种方式可以选择数据的子集或单个元素。...如果您已经有一个不包含这些条目的索引数组或列表,那么从轴中删除一个或多个条目就很简单,因为您可以使用reindex方法或基于.loc的索引。...对象可能会成为新用户的绊脚石,因为它们与内置的 Python 数据结构(如列表和元组)的工作方式不同。...其中大多数属于减少或摘要统计的类别,这些方法从 Series 中提取单个值(如总和或均值),或者从 DataFrame 的行或列中提取一系列值。
使用特殊函数,如 random。 3.2 从列表或元组转换 在 NumPy 中,我们使用 numpy.array 将列表或元组转换为 ndarray 数组。...比如, 我们常听到的「4 舍 5 入」就属于数值修约中的一种。 numpy.around(a):平均到给定的小数位数。numpy.round_(a):将数组舍入到给定的小数位数。...numpy.dot(a,b):求解两个数组的点积。numpy.vdot(a,b):求解两个向量的点积。numpy.inner(a,b):求解两个数组的内积。...随着 obj 的不同,我们可以实现字段访问、数组切片、以及其他高级索引功能。 2.1 数组索引 我们可以通过索引值(从 0 开始)来访问 Ndarray 中的特定位置元素。...Numpy 中的索引和 python 对 list 索引的方式非常相似,但又有所不同。
ndarray 对象的内存信息 ndarray.real ndarray元素的实部 ndarray.imag ndarray 元素的虚部 ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素...以下是一些常用的 API: #生成具有给定形状的均匀分布的随机样本,范围在[0, 1)之间。...如两个数组的值相加: import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3]) a2 = np.array([4, 5, 6]) a3 = a1 + a2 a4 = a1...ndarray.T 和 self.transpose() 相同 rollaxis 向后滚动指定的轴 swapaxes 对换数组的两个轴 transpose 、ndarray.T 都可以将数组翻转,例如将...修改数组维度 其主要函数如下: 维度 描述 broadcast 产生模仿广播的对象 broadcast_to 将数组广播到新形状 expand_dims 扩展数组的形状 squeeze 从数组的形状中删除一维条目
print(ndarray.base) # 输出: None 4、数组方法 一个ndarray对象具有上或与以某种方式在阵列,典型地返回一个数组结果操作的许多方法。下面简要说明这些方法。...轴的任何其他值表示操作应继续进行的维度。 ndarray.take(indices[, axis, out, mode]) 返回由给定索引处的a元素组成的数组。...ndarray.searchsorted(v[, side, sorter]) 查找应在其中插入v的元素以维护顺序的索引。ndarray.nonzero() 返回非零元素的索引。...该出 参数必须是ndarray与具有相同数目的元素。它可以具有不同的数据类型,在这种情况下将执行转换。 ndarray.argmax([axis, out]) 返回给定轴的最大值索引。...ndarray.min([axis, out, keepdims]) 沿给定轴返回最小值。ndarray.argmin([axis, out]) 返回最小值的索引沿给定轴线一个。
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。...2 开始到索引 8 停止,间隔为 2,不包含8的一个左闭右开区间 冒号 : 的解释:如果只放置一个参数,如 [2],将返回与该索引相对应的单个元素。...如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数,如 [2:7],那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。...高级索引: NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外,数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 #!...,我们对于X切片得到的y,其实[0,1,2],[0,1,0]两个数组,我们得到的是第0,0;1,1;2,0三个数据。
接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中,如TensorFlow或PyTorch,张量类型转换是一个常见的操作。...对于只有一个元素的张量,使用 item 方法将该值从张量中提取出来。...如果指定步长为2,如 t1[2:8:2],则会隔一个元素取一个,返回索引为2、4、6的元素形成的新张量。 高级索引:包括布尔索引和掩码索引等。...内存共享:与 numpy.ndarray 类似,张量的索引操作通常会返回与原张量共享内存的结果。这意味着如果你修改了返回的张量,原始张量也会受到影响。...这意味着你可以使用start:end:step的形式来获取张量的子集。例如,t[1:3]将返回张量t的第2到第3个元素。需要注意的是,步长step必须是正数,因为张量不支持负数步长。
如果使用a:,则从该索引向后的所有项目将被提取。 如果使用两个参数(以:分隔),则对两个索引(不包括停止索引)之间的元素以默认步骤进行切片。...该函数属于ndarray类,行为类似于numpy.transpose。...: (2, 2) (2, 1, 2) numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维条目。...numpy.squeeze(arr, axis) 其中: arr:输入数组 axis:整数或整数元组,用于选择形状中单一维度条目的子集 例子 import numpy as np x = np.arange...numpy.argmax() 和 numpy.argmin() 这两个函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。
例如,在下面的行操作序列中(在第一步和第三步对不同行进行两个基本操作),第三和第四个矩阵是行梯形矩阵,最后一个矩阵是唯一的简化行梯队形式。...对于矩阵中的每一行,如果该行不只包含零,则最左边的非零条目称为该行的前导系数(或枢轴)。因此,如果两个前导系数在同一列中,则可以使用类型 3的行操作使这些系数之一为零。...就好像这样 其实还有内容,但是公式编辑实在不会哇,这里给出程序的伪代码: 高斯消元法将给定的m × n矩阵A转换为行梯形矩阵。...在下面的伪代码中,A[i, j]表示矩阵A在第i行和第j列中的条目,索引从 1 开始。转换在原地执行,这意味着原始矩阵丢失,最终被其行梯形形式替换。 看不懂?...没关系,你不懂的官网文档满足你 NDarray在这里 可在运行时用于键入具有给定 dtype 和未指定形状的数组。 系数矩阵,向量是输入的参数,后面是返回的数据类型。
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