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Numpy数组维度

., 23) 进行重新排列时,在多维数组多个方向上,先分配最后一个轴(对于二维数组,即先分配行方向,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每一个平面的构成: [[ 0 4 8] [

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初探Numpy花式索引

前言 Numpy数组索引方式有很多(为了方便介绍文中数组如不加特殊说明指都是Numpyndarry数组),比如: 基本索引:通过单个整数值来索引数组 import numpy as np...8]] # 通过整数值索引二维数组数组子集 print(arr2d[0]) # [0 1 2] # 通过整数值索引二维数组单个元素值 print(arr2d[0, 2]) # 2 切片索引:通过..."轴"和"下标"来理解花式索引二维数组: 对于二维数组来说一共有两个维度两个轴axis = 0、axis = 1,由于此时整数数组只有一个,此时由于花式索引只有一个数组,所以此时索引数组只能作用在...axis = 0这个轴上; 由于这里只有一个数组所以下标的理解和在一维数组类似,对于[0, 2]来说,对应下标索引为arr2d[0]、arr2d[2],对于二维数组相应索引结果为二维数组arr2...第一行和第三行; 一个整数数组能够索引一个轴,那么对于二维数组来说,如果有两个整数数组的话肯定能够索引两个轴。

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    花哨索引探索花哨索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨索引 花哨索引和前面那些简单索引非常类似...花哨索引让我们能够快速获得并修改复杂数组子数据集。 探索花哨索引 花哨索引在概念上非常简单, 它意味着传递一个索引数组来一次性获得多个数组元素。...在花哨索引索引配对遵循广播规则。...因此当我们将一个列向量和一个行向量组合在一个索引时, 会得到一个二维结果: X[row[:, np.newaxis], col] array([[ 2, 1, 3], [ 6,...另一个可以实现该功能类似方法是通用函数 reduceat() 函数, 你可以在 NumPy 文档中找到关于该函数更多信息。

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    numpy索引技巧详解

    numpy数组索引非常灵活且强大,基本操作技巧有以下几种 1....下标索引 通过每一轴下标来访问元素,一次获取一个元素,用法如下 >>> import numpy >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4,...2 两个中括号写法本质是分成了两步,第一步先根据第一个括号下标提取对应行,返回值为一个一维数组,第二步对第一步提取出一维数组进行访问,因为产生了临时数组,效率会低一些。...a[:, 1] array([1, 4, 7]) 二维数组切片不能用两个中括号写法,因为切片返回值和原始数组维度相同,第一步切片提取出来之后任然是二维数组 >>> a = numpy.arange...# 第一个数组元素为列对应下标 >>> a[numpy.ix_([0,1], [0,1])] array([[0, 1], [3, 4]]) 需要注意,利用花式索引二维数组中提取当行或者单列数据

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    numpy掩码数组

    numpy中有一个掩码数组概念,需要通过子模块numpy.ma来创建,基本创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码,掩藏了数组前3个元素,形成了一个新掩码数组,在该掩码数组,被掩藏前3位用短横杠表示,对原始数组和对应掩码数组同时求最小值,可以看到,掩码数组只有未被掩藏元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素权利,而不用改变矩阵维度。...在可视化领域,最典型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,还提供了多种创建掩码数组方式,用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2元素被掩盖

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    numpy,当需要循环处理数组元素时,能用内置通函数实现肯定首选通函数,只有当没有可用通函数情况下,再来手动进行遍历,遍历方法有以下几种 1....,所以通过上述方式只能访问,不能修改原始数组值。...2. flat迭代器 数组flat属性返回数组迭代器,通过这个迭代器,可以一层for循环就搞定多维数组访问,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 numpynditer函数可以返回数组迭代器,该迭代器功能比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区别,nditer3个特点对应不同使用场景,当遇到对应情况时,可以选择nditer来进行遍历。

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    二维数组在做项目时是经常需要使用。 我们来看看二维索引数组如何遍历。 代码解释: 1、第一个for循环,对$arr数组进行子元素遍历,主要遍历$arr数组行 2、第二个for循环,对$arr数组下面的子数组进行遍历,主要遍历$arr数组列 3、实际上我们可以把二维数组理解为一张表格...,有行、有列,这样有很好理解循环了 实例二、 采用foreach循环进行对二维数组遍历 代码解释: 1、foreach效率相对for循环高,因为foreach是PHP数组及对象遍历专用函数 2、$key,取出外层数组$arr下标 3、$arr_item就是子数组(子数组1,子数组...总结:以上就是通过for循环及foreach()对二维索引数组进行遍历,当然肯定还有其他办法,但以上两种最为常用、效率最高。

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