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Numpy的轴及numpy数组转置换轴

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。...,先看数组的维度,有几维就有几个轴 沿轴切片 import numpy as np 数组=np.array([ [1,2,3] , [4,5,6] , [7,8,9] ]) print(数组) print...是切片的第一个参数,约定俗成第一个参数就代表0轴 0轴表示2维,所以这个切片是在2维这个维度上切的,又叫“沿0轴切”。...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,...通过掌握NumPy中轴的灵活运用,您将能够更自如地操控数据流,处理复杂的统计分析,以及更好地适应不同任务的需求。希望这篇文章能够为您提供清晰而深入的理解,使您在日常数据处理和科学计算中更为得心应手。

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VBA中的高级筛选技巧:获取唯一值

标签:VBA,AdvancedFilter方法 在处理大型数据集时,很可能需要查找并获取唯一值,特别是唯一字符串。...在VBA中,AdvancedFilter方法是处理这种情形的非常强大的一个工具。该方法可以保留原数据,采用基于工作表的条件,可以找到唯一值。下面,将详细介绍如何获取并将唯一值放置在单独的地方。...如果数据没有标题,即第一个单元格是常规值,则第一个值可能会在唯一值列表中出现两次。 通常,我们只是在一列中查找唯一值。...例如,如果在列B中查找唯一值,则代码如下: Range("B:B").AdvancedFilter 或者: Columns(3).AdvancedFilter 注意,单元格区域可以是Columns集合中的单个列...") If iBeforeCount iAfterCount Then MsgBox ("原数据有重复值") End Sub 小结 本文展示了如何在单列或连续列中筛选出唯一的记录,如何将结果放在一个单独的位置供以后比较

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    Numpy中的转置轴对换

    需要注意的是只有二维数组(矩阵)以及更高维度的数组才能够进行转置操作,对Numpy中的一维数组进行转置操作是没有用的。...在Numpy中既可以使用一维数组表示向量,也可以使用二维数组矩阵的形式表示向量。...) ▲输出的结果 ▲各个元素对应的位置 从上面各元素对应位置的图表可以很清楚的看出,使用T属性对高维数组进行转置,只能交换位置序列的第一个值和最后一个值,并且不能够指定。...对比一下会发现,第一个元素位置和最后一个元素的位置发生了改变。 d swapaxes函数 Numpy中还有一个swapaxes函数,它需要接受一对轴编号。...▲二维数组的轴 对于三维数组来说,三个轴分别为axis 0,axis 1,axis 2,这些轴就这些转置操作所变换的对象。 ?

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    【Python深度学习前传】用NumPy获取数组的值、分片以及改变数组的维度

    获取数组值和数组的分片 NumPy数组也指出与Python列表相同的操作,例如,通过索引获得数组值,分片等。...下面的例子演示了如何通过索引获得NumPy数组的值,以及对NumPy数组使用分片操作。...from numpy import * # 定义一个二维的NumPy数组 a = array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # 输出数组a的第1行第1列的值,运行结果:1 print...1*3的二维数组,运行结果:[[1 2 3]] print(a[0:1]) # 分片操作,获取1*3的二维数组的第1行的值,运行结果:[1 2 3] print(a[0:1][0]) # 分片操作,将3...本节将介绍NumPy中与数组维度相关的常用API的使用方法。 下面的例子演示了如何利用NumPy中的API对数组进行维度操作。

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    Numpy中的数组维度

    ., 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] [

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    Numpy中的stack,轴,广播以及CNN介绍

    在神经网络学习之Ndarray对象和CNN入门 中,主要介绍了Ndarray维度的概念和CNN的大体流程图,本文基于此介绍Ndarray中比较重要的一个函数stack函数的使用以及numpy中的广播,...@在python中是函数装饰器,和Java中的注解是不一样的。...轴的概念 我在图中标注出了哪些是外边的轴,哪些是第二个轴,哪些是最里边的轴,有一个比较简单的方法来判断这些轴,就是观察一下方括号,方括号数量越多的轴,越是在外层的轴,在这个例子中,最外侧的轴有两层方括号...numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式。 下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。...参考 •Indexing[1]•numpy数组的索引和切片[2]•NumPy 广播(Broadcast)[3]•numpy数组的各种拼接方法:stack和vstack,hstack,concatenate

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    numpy中数组的遍历技巧

    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。...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...,而nditer可以允许我们在遍历的同时修改原始数组中的元素,只需要op_flags参数即可,用法如下 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]...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。

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    numpy中的掩码数组

    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...,可以方便的处理缺失值或者被污染的值,只需要将对应的元素掩码即可,更多的用法请查阅官方的API文档。

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    Javascript获取数组中的最大值和最小值的方法汇总

    比较数组中数值的大小是比较常见的操作,下面同本文给大家分享四种放哪广发获取数组中最大值和最小值,对此感兴趣的朋友一起学习吧 比较数组中数值的大小是比较常见的操作,比较大小的方法有多种,比如可以使用自带的...apply能让一个方法指定调用对象与传入参数,并且传入参数是以数组形式组织的。...alert(Math.min.apply(null, a));//最小值 多维数组可以这么修改: var a=[1,2,3,[5,6],[1,4,8]]; var ta=a.join(",").split...(",");//转化为一维数组 alert(Math.max.apply(null,ta));//最大值 alert(Math.min.apply(null,ta));//最小值 以上内容是小编给大家分享的...Javascript获取数组中的最大值和最小值的方法汇总,希望大家喜欢。

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    【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

    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。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True,则该元素包含在过滤后的数组中;如果索引处的值为 False,则该元素将从过滤后的数组中排除。...创建过滤器数组 在上例中,我们对 True 和 False 值进行了硬编码,但通常的用途是根据条件创建过滤器数组。...实例 返回数组中的值之一: from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9]) print(x) choice() 方法还允许您返回一个值数组...实例 生成由数组参数(3、5、7 和 9)中的值组成的二维数组: from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,

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    numpy中数组操作的相关函数

    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,...,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。...数组元素的增加和删除 这里的增加和删除指的是在指定轴的索引上进行操作,用法如下 >>> a = np.arange(9).reshape(3,3) >>> a array([[0, 1, 2],...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]) #

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