最近在比较系统地学习一遍numpy的基础操作，感觉合并和分割中有一些小的问题可能在平时会遇到，于是决定用这种分享的方式记录下来，希望能够对大家也有所帮助。numpy array的合并： 一般来说在numpy中主要使用vstack() hstack() 或者concatenate()进行合并，下面我们依次来看这两种方法：import numpy as np #引入numpy并且简写为np
a
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2023-10-29 14:48:48
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# 实现Python LIST合并NP ARRAY
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你可能经常需要处理不同数据类型的合并操作。本文将指导您如何将Python的LIST和NP ARRAY进行合并。首先，我们来了解一下整个流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入必要的库)
B --> C(创建LIST和NP ARRA
原创
2024-05-17 04:17:15
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数组的合并import numpy as np
# 创建数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.ones((2, 2), dtype=np.int32)
print('arr1:\n', arr1)
print('arr2:\n', arr2)
print('*' * 100)
# 数组合并
# 向右合并----水平方向
# res = n
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2023-06-05 23:06:57
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#%%
# 用于处理数组，大概可分为以下几类
"""
修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除
"""
#%% md
## 修改数组形状
#%%
"""
函数 描述
reshape 不改变数据的条件下修改形状
flat 数组元素迭代器
flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel 返回展开数组
"""
#%% md
### n
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2024-05-28 11:59:40
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一、数组和列表列表不存在维度问题，数组是有维度的np.array()把列表转化为数组问题：数组和列表的转化问题官方解释：二、代码实例分析（1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表)1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_ysub_f = []
index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16)
in
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2023-05-28 18:12:25
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Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 2 上一篇 Python 读书笔记：Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 1numpy中的ndarray与array的区别？np.array 只是一个便捷的函数，用来创建一个ndarray，它本身不是一个类。看看如下代码的输出：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])pr
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2023-05-28 16:41:05
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# Python np array 赋值的实现
## 简介
本文将向您介绍如何使用 Python 中的 NumPy 库来实现 np array 的赋值操作。从创建数组到对数组进行赋值，我们将一步步指导您完成整个过程。
## 整体流程
下面是实现 np array 赋值的整体流程，我们将使用表格形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入 numpy
原创
2023-10-18 03:43:44
367阅读
# Python array 转 np
## 概述
在Python中，我们经常会使用数组(array)来存储数据。而在数据处理和科学计算方面，通常会使用NumPy库(np)来进行操作。本文将教你如何将Python中的数组(array)转换为NumPy中的数组(np)。
## 整体流程
在下面的表格中，我们将展示整个转换的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-05-01 03:50:11
65阅读
# 使用 NumPy 进行数组拼接的指南
在数据处理和科学计算中，数组的拼接是一个常见的操作。本文将通过简单易懂的步骤教会您如何使用 Python 中的 NumPy 库来拼接数组。在我们开始之前，先了解一下整个流程。
## 整体流程
以下是拼接数组的步骤概览：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-29 05:57:07
49阅读
## 如何获取 NumPy 数组的大小
在进行数据科学和机器学习时，使用 NumPy 库处理数组是非常普遍的。如果你刚刚入行，了解如何获取 NumPy 数组的大小是一个基本且重要的技能。本文将详细阐述如何实现这个功能，并辅以代码示例和流程图。
### 流程概述：
以下是获取 NumPy 数组大小的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# 如何实现"python array转np"
## 摘要
在本文中，我将向你解释如何将Python中的数组(array)转换为NumPy中的数组(np)。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步指导你完成这个过程。首先，我将介绍整个过程的流程，然后详细说明每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始) --> St
原创
2024-03-30 05:59:50
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# Python np array 拼接实现指南
## 引言
在Python中，NumPy（Numerical Python）是一个重要的数学库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在很多数据科学和机器学习任务中，我们经常需要对数组进行拼接操作。本文将向刚入行的小白介绍如何使用NumPy实现Python np array的拼接。
## 拼接步骤概述
拼接操作是将两个或多个
原创
2024-01-29 04:53:59
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# 如何实现 Python 中的 NumPy 数组读取
在数据科学和机器学习的领域，Python 的 NumPy 库是非常重要的一个工具。它提供了多维数组对象和多种操作这些数组的函数。在这篇文章中，我将指导你如何读取 NumPy 数组，特别是从文件中读取数据。
## 整个流程概述
下面是你需要按照的步骤，以便完成 Python 中的 NumPy 数组读取：
| 步骤 | 描述
一、NumPy 是什么NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。利用 Python 进行数据分析（一）简单介绍二、ndarray 是什么ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。三、
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2023-09-14 16:29:28
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数组的四则运算 在numpy模块中,实现四则运算的计算既可以使用运算符号,也可以使用函数,具体如下例所示:#加法运算
import numpy as np
math = np.array([98,83,86,92,67,82])
english = np.array([68,74,66,82,75,89])
chinese = np.array([92,83,76,85,8
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2023-06-08 20:28:43
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什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其
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2023-09-22 12:59:47
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# Python3 array 转成 np array
## 概述
在Python中，array是一种简单的数据结构，而np array则是numpy库中的数组类型，具有更多的功能和灵活性。将Python的array转换成np array可以让我们更方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何实现这一转换过程。
### 任务流程
```mermaid
journey
title Pytho
原创
2024-05-24 05:40:22
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最近看了《利用Python进行数据分析》，又复习了一下Numpy里的一些操作，做一些基本函数使用的总结，避免后面忘了又瞎找，提高效率。 一、 数组生成 创建数组 # 1. 一维数组
import numpy as np
num = [ 1,2,3,4,
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2023-07-06 22:10:57
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文章目录什么是NumPyNumPy数组 和 原生Python Array（数组）为什么NumPy这么快还有谁在使用NumPy 什么是NumPyNumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟
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2023-10-10 07:16:03
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# Python中合并矩阵的初学者指南
在数据处理和科学计算中，合并矩阵是一个常见的操作。`NumPy`是Python中一个强大的库，用于处理数组和矩阵。本文将一步步教你如何使用`NumPy`合并矩阵，确保你能理解每一个步骤。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先概述一下整个流程，下面的表格展示了合并矩阵的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 06:51:15
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