文章目录numpy数组切片操作一维数组（冒号：）1、一个参数：a[i]2、两个参数：b=a[i:j]3、三个参数：格式b = a[i:j:s]4、例子二维数组（逗号，）取元素 X[n0,n1]切片 X[s0:e0,s1:e1]切片特殊情况 X[:e0,s1:]代码实例reference numpy数组切片操作列表用 [ ] 标识，支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）,是 python
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2023-08-21 13:23:54
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文章目录numpy切片和索引一、冒号 `:` 切片1. 正向切片2. 负向切片二、高级索引1. 整数数组索引2. 布尔索引3. 花式索引 numpy切片和索引类似于list切片和索引一样，ndarray对象也可以通过索引或切片进行操作。ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引两种切片方式：①通过内置的 slice(start, stop, step) 函数；②通过冒号分隔切片参数
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2023-10-15 08:03:36
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1什么是Numpy数组 NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多维数组对象，多种派生对象（如被屏蔽的数组和矩阵）以及用于数组快速操作的例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O ，离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随
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2024-05-06 22:19:44
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numpy概述numpy是一个很强大的针对数组、矩阵的科学计算库，由于机器学习大量需要进行矩阵运算，而图像的本质也是数值矩阵，因此在机器学习、图像处理应用非常频繁。这里总结一下numpy的一些常用操作。数组类型Ndarray创建数组类型Ndarrayndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一。我们通常可以用numpy.array的方式创建一个ndarray的数组
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2024-05-05 13:11:16
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数组和字符串的常用方法（对比着进行记忆）一、slice(头，尾)截取数组截取字符串二、splice(头，个数，{替换值})三、push(值)&&pop(值)push(值)pop()四、unshift(任意值)&&shift()unshift(值)shift()五、join(分隔符)六、reverse()七、indexOf(要查找的值,{开始查找的起点位置的索引})
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2023-12-25 11:28:05
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NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：实际的数据；描述这些数据的元数据。大部分的数组操作仅仅修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。1.创建数组NumPy 中的
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2023-08-10 14:17:35
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NumPy数组（1、数组初探）更新目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中（一款Dropbox实现的Python编译器/解释器）。在工作过程中，我深入接触了NumPy源码，了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug。在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中，我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档，因此导致了许多疏漏。比如NumPy数组中的broadcast功能
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2024-06-03 21:48:53
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一、Numpy数组基本用法1、Numpy是Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。2、NumPy提供一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。3、numpy.ndarray支持向量化运算。4、NumPy使用c语言写的，底部解除了GIL，其对数组的操作速度不在受python解释器限制。二、numpy中的数组：Numpy中的数组的使用跟Python中的列表非常
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2023-06-22 22:56:04
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引言本文作者接触NumPy模块时对其中的创建数组的方法一直都是一知半解的状态，有时候在做tensorflow搭建模块时经常会出现特别低级的数组构建错误，而且错误形式千奇百怪，今天终于决定系统地重写认识一下如何使用NumPy创建数组。 查询了很多文章和书籍，把查阅到的所有创建方式做一个总结，以便后面查阅。文章目录**引言**NumPy之创建数组生成数组(1) 通过array函数生成数组(2) num
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2023-08-21 10:10:52
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使用 empty， zeros， ones， identity，eye 创建矩阵。ndarray.ndim： 数组维数。Numpy 中数组的基本属性。Numpy 生成数组函数。
原创
2023-07-01 00:49:25
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一、NumPy是什么？NumPy是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，如数据统计，随机数生成，其提供最核心类型为多维数组（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。NumPy安装pip install numpy二、利用array创建数组numpy模块中的array函数可生成多维数组，若生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表
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2024-06-18 06:09:29
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参考博客
原创
2021-09-05 14:30:15
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Numpy学习笔记002 目录Numpy学习笔记002四、Numpy数组的基本使用1.什么是数组2.Numpy如何创建数组(ndarray对象)2.1 根据`Python`中的列表生成：2.2 使用`np.random`生成随机数的数组2.3 numpy原生数组的创建2.3.1 `numpy.arange`生成2.3.2 `numpy.zeros()`函数2.3.3 `numpy.ones()`函
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2023-08-10 23:11:48
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一、Numpy1.数组的拷贝（1）不拷贝（2）View或者浅拷贝（3）深拷贝# 堆区相当于硬盘，比栈区大，运行没有栈区快，一般把数据存放在堆区。
# 栈区相当于内存，比堆区要小，但是运行比较快，一般存放地址的名字。
# 拷贝：深浅栈区内存是不一样的，但是浅拷贝堆区内存一样，深拷贝堆区内存不一样
# 不拷贝：栈区、堆区内存都是一样的，只是定义了不同的名字
import numpy as np
a =
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2024-04-28 09:50:05
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NumPy 数据类型numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是
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2023-07-05 20:59:50
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1.附上官方文档链接：numpy.clip2.函数定义
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)3.参数解释
简单说一下，clip是一个截断函数，也就是将指定数组或数值的大小限制在你规定的范围[min,max]内:12a需要被clip的一个数组（array）a_mina_min和a_max 可以是标量、array_like、Nonea_max标量的话就是限制数组中
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2023-06-07 20:10:05
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字符串的截取方法除第一种方法返回的是数组外，其他的都是字符串，所有方法都不改变原字符串。1、split(); 实用一个置顶的分割符把字符串分割存储到数组，返回的是数组。 str.split(separator, howmany); separator: 必需。字符串或正则表达式，从该参数指定的地方分割。若为""，表示将字符串每个字符分隔开。 howmany: 可选。该参数可指定返回的数组的最大长度
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2023-08-04 13:27:10
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这段时间常常需要对数据的数据进行截取，以方便解析。原来一直用的Array.ConstrainedCopy();以及 Array.Copy();来进行数组复制截取 先看Array.ConstrainedCopy()：其说明如下 public static void ConstrainedCopy(Array sourceArray, int sourceIndex, A
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2024-05-14 12:32:42
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文章目录slice() 方法如何理解 slice() 方法的浅拷贝基本对象引用赋值的浅拷贝参考 slice() 方法数组截取办法: slice()，用于截取数组中的一部分，返回一个新的数组对象，不影响原数组。arr.slice(begin, end)，slice 会提取原数组中索引从 begin 到 end 的所有元素（包含 begin，但不包含 end）。 注意 ❗ ❗ ❗ slice()方法
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2023-09-05 13:42:19
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slice 语法 array.slice(start, end); 参数 start: 必需。起始元素，使用负数可从数组结尾处规定位置。 end：可选。截止元素（截取不包含此元素）。var arr=[0,1,2,3,4];
arr.slice(0,1);
console.log(arr)//[0, 1, 2, 3, 4] 功能二：截取数组 arr.slice(start,end
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2023-11-12 11:33:09
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