學習筆記，僅供參考，有錯必究

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數(shù)組操作

# 垂直方向和并數(shù)組 arr1 = np.array([[1, 2, 3], [0, 0, 1]]) arr2 = np.array([[4, 5, 6], [1, 0, 0]]) np.vstack([arr1, arr2]) array([[1, 2, 3],[0, 0, 1],[4, 5, 6],[1, 0, 0]])
# 比較兩個矩陣是否相等 # True if two arrays have the same shape and elements, False otherwise. arr1 = np.array([[0, 0, 1]]) arr2 = np.array([[1, 0, 0]]) arr3 = np.array([[0, 0, 1]]) np.array_equal(arr1, arr2) np.array_equal(arr1, arr3) FalseTrue
# 多維數(shù)組變成1為數(shù)組 arr = np.array([[1,2],[3,4]]) arr.ravel() arr.flatten() array([1, 2, 3, 4])array([1, 2, 3, 4])
# 查看并更改數(shù)組數(shù)據(jù)類型 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr.dtype float_arr = arr.astype(np.float32) float_arr.dtype dtype('int32')dtype('float32')
# 判斷數(shù)組中是否包含某個元素 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 1 in arr 5 in arr TrueFalse
# 矩陣轉至 arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) arr.T arr.transpose() array([[1, 3, 5],[2, 4, 6]])array([[1, 3, 5],[2, 4, 6]])
# 調整數(shù)組行列方向/增加數(shù)組維度 arr = np.array([1, 2, 3]) arr.shape arr2 = arr[:, np.newaxis] arr2.shape arr3 = arr[np.newaxis, :] arr3.shape (3,)(3, 1)(1, 3)
# 合并數(shù)組 # Join a sequence of arrays along an existing axis. arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([1, 2]) arr3 = np.array([1, 2, 3, 5]) np.concatenate((arr1, arr2, arr3))arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], float) arr2 = np.array(range(10, 14), float).reshape((2, 2)) arr3 = np.array(range(10, 16), float).reshape((3, 2)) np.concatenate((arr1, arr2), axis = 0) np.concatenate((arr1, arr3), axis = 1) array([1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 3, 5])array([[ 1., 2.],[ 3., 4.],[ 5., 6.],[10., 11.],[12., 13.]])array([[ 1., 2., 10., 11.],[ 3., 4., 12., 13.],[ 5., 6., 14., 15.]])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python观察日志(part26)--numpy数组操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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