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np.ArrAy

Numpy matrices必须是2维的,但是numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b...

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...

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

c=np.vstack((a,b))

直接用实例说明: In [1]: import numpy In [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]]) In [4]: numpy.concatenate((a,b)) Out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]]) 或者这么写 In [1]: a =...

#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]>>>

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...

x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape # (4, 3)# 只输出行数print x.shape[0] # 4...

.tostring() 进行转换 示例代码: # -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npmystr = "100110"print np.array(list(mystr))print np.array(list(mystr)).tostring()

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