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np.ArrAy

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组 比如 import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1) 注: x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素 y[[1],[2]]的shape值...

我按照你的输入啦,有正确的结果. 请检查下是不是输错数字了,或者格式. 确保像下面一样的格式: y=np.array([360000,29000000])print(y*y)#实在不行,试试这个y=np.array([360000,29000000],dtype=np.float64)print(np.square(y))

#py2.7#coding=utf-8import numpy as npa = np.array([1, 2, 6],dtype=np.int64)b = np.array([1, 2, 4, 8],dtype=np.int64)print list(set(a)-set(b))>>> [6]>>>

import numpy as npa = np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))假定数组为a 可以先试用a==某个数,转换为一个包含True或者False的数字, 等于该树则为True,不等于则为False True又可以当作1,False可以当作0 使用np.sum求和可以得到等于该...

import numpy as npa = [[1.],[2.],[3.]]b = np.array(a)c = b.tolist()c就转回去了

import numpy as npdata = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])# 获得一个bool数组np.isnan(data)# array([False, False, False, True, False, True], dtype=bool)# 这样可以获得nan的数量np.isnan(data).sum()# 2

list[0]应该是[1,2] list[1][0]

python中的list叫做列表,可以通过append方法在列表的末尾添加单个元素 1 2 x = [1,2,3] x.append(4) 或者使用extend方法在列表末位添加多个元素,参数就变成了列表 1 x.append([4,5,6]) 或者使用insert方法在任意位置添加元素,第一个参数是插...

第三题, >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2],[3,4]]) >>> b=a.tolist() >>> b [[1, 2], [3, 4]] 第二题,用上面的方法 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2],[3,4]]) >>> b = np.array([[2,3],[4,5]]) >>> a.tolist()=...

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。 (2,)与(2,1)的区别如下: ndarray.shape:数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”。 ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是...

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