对numpy中数组元素的统一赋值实例
Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点,进行总结一下。
先看两个代码片小例子:
例子1:
In [2]: arr =np.empty((8,4)) In [3]: arr Out[3]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]) In [4]: arr[1] = 1 In [5]: arr Out[5]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]])
例子2:
In [6]: arr1 =np.empty(2) In [8]: arr1 Out[8]:array([ 7.74860419e-304, 7.74860419e-304]) In [9]: arr1 = 0 In [10]: arr1 Out[10]: 0
这两段看上去似乎出现了行为不一致,其实利用一般面向对象的标签理解模型还是能够理解的。
例子1中,加上了索引之后的标签其实指代的就是具体的存储区,而例子2中,直接使用了一个标签而已。那么这样如何实现对一个一维数组的全体赋值呢?其实只需要进行全部元素的索引即可,
具体方法实现如下:
In [11]: arr1 =np.empty(2) In [12]: arr1 Out[12]: array([0., 0.]) In [13]: arr1[:] Out[13]: array([0., 0.]) In [14]: arr1[:] =0 In [15]: arr1 Out[15]: array([0., 0.])
看起来似乎蛮简单,但是不做一下稍微深入一点的分析,理解起来确实是还有一点点难度。
以上这篇对numpy中数组元素的统一赋值实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
您可能感兴趣的文章:
- python实现给数组按片赋值的方法
- Python Numpy 数组的初始化和基本操作
- Numpy数组的保存与读取方法
- numpy自动生成数组详解
相关推荐
-
python实现给数组按片赋值的方法
本文实例讲述了python实现给数组按片赋值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这段代码可以直接给数组的第5-7个元素赋值 inventory = ["sword", "armor", "shield", "healing potion"] inventory[4:6] = ["orb of future telling"] print inventory 运行结果如下: ['sword', 'arm
-
Python Numpy 数组的初始化和基本操作
Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法. 一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组.它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and num
-
Numpy数组的保存与读取方法
1. 数组以二进制格式保存 np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数.默认情况下,数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为npy的文件中,以数组a为例 np.save("filename.npy",a) b = np.load("filename.npy") 利用这种方法,保存文件的后缀名字一定会被置为.npy 2. 存取文本文件 使用 np.savetxt 和 np.loadtxt 只能读写 1 维和 2 维的数组 np.savetxt:将
-
numpy自动生成数组详解
1 np.arange(),类似于range,通过指定开始值,终值和步长来创建表示等差数列的一维数组,注意该函数和range一样结果不包含终值. >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(0,1,0.1) array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]) >>> 2 np.linspace
-
对numpy中数组元素的统一赋值实例
Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入.今天单独列写相关的知识点,进行总结一下. 先看两个代码片小例子: 例子1: In [2]: arr =np.empty((8,4)) In [3]: arr Out[3]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0.,
-
基于numpy中数组元素的切片复制方法
代码1: #!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5] print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1) 类似的代码之前应用过,简单看了一下numpy中的数组切片. 程序的执行结果如下: In [2]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
-
Python Numpy中数组的集合操作详解
我们知道两个 set 对象之间,可以取交集.并集.差集.对称差集,举个例子: s1 = {1, 2, 3} s2 = {2, 3, 4} """ &: 交集 |: 并集 -: 差集 ^: 对称差集 """ # 以下几种方式是等价的 # 但是一般我们都会使用操作符来进行处理,因为比较方便 print(s1 & s1) print(s1.intersection(s2)) print(set.intersection(s1, s2)
-
numpy中数组拼接、数组合并方法总结(append(), concatenate, hstack, vstack, column_stack, row_stack, np.r_, np.c_等)
目录 零. 维度和轴 一.append() 二.concatenate 三.hstack, vstack 四.column_stack, row_stack 五. np.r_, np.c_ 六.总结 参考 总结 零. 维度和轴 Python中可以用numpy中的ndim和shape来分别查看维度,以及在对应维度上的长度.直观上可以根据符号“[ ]”的层数来判断,有m层即为m维,最外面1层对应axis0, 依次为axis1,axis2… c = np.array([[[1,2,3], [4,5,6
-
php file_get_contents取文件中数组元素的方法
用file_get_contents()抓取了 这个网址上的内容 http://simonfenci.sinaapp.com/index.php?key=simon&wd=1314abc 看似好像反回的是数组..但是我不管怎么用foreach循环都报错.. 我只想把数组中的word里面的值 取出来. 方法如下:正解(其他的字段一样,把word替换即可) $s=file_get_contents('http://simonfenci.sinaapp.com/index.php?key=simon&a
-
详谈Numpy中数组重塑、合并与拆分方法
1.数组重塑 1.1一维数组转变成二维数组 通过reshape( )函数即可实现,假设data是numpy.array类型的一维数组array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),现将其转变为2行5列的二维数组,代码如下: data.reshape((2,5)) 作为参数的形状的其中一维可以是-1,它表示该维度的大小由数据本身推断而来,因此上面代码等价于: data.reshape((2,-1)) 1.2二维数组转换成一维数组 将多维数组转换成一维数组的运算通常称为扁
-
C++二维数组中数组元素存储地址的计算疑问讲解
关于二维数组中数组元素的存储地址,有同学问出了个好问题. 在我的课件中,出现了下面的讲解: a[i][j]的地址是p+(i*col+j)*d(d是数组元素所占的字节数). 同学编程序进行验证,出问题了: 地球停止转动了也必须先赞这种学习方式! 同学问:"老师,第一张图的4,我怎么觉得不对呢?第二张图我没4,结果好像也对,这里面差在哪呢?" 我的答复:"两个都对." 第一张图在讲原理,是我们在人脑里面要以"字节"为单位计算,p为首地址,单位是字节,
-
对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法
有点抱歉的是我的数学功底确实是不好,经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来.原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈.线性代数直接没有学明白,同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数.时至今日,我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿.不过,好在我还有机会,为了不敷衍而去学习一下. 矩阵的转置有什么作用,我真是不知道了,今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识. 今天的代码操作如下: In [15]: arr1 = np.arange(20) In [16]: arr1
-
python3 numpy中数组相乘np.dot(a,b)运算的规则说明
python np.dot(a,b)运算规则解析 首先我们知道dot运算时不满足交换律的,np.dot(a, b)与np.dot(b, a)是不一样的 另外np.dot(a,b)和a.dot(b)果是一样的 1.numpy中数组相乘np.dot(a,b)运算条件: 对于两数组a和b : 示例一: a = np.array([[3], [3], [3]]) # (3,1) b = np.array([2, 2, 1]) # (3,) print(a, "\na的shape", a.sha
-
浅谈React中的元素、组件、实例和节点
React 深入系列,深入讲解了React中的重点概念.特性和模式等,旨在帮助大家加深对React的理解,以及在项目中更加灵活地使用React. React 中的元素.组件.实例和节点,是React中关系密切的4个概念,也是很容易让React 初学者迷惑的4个概念.现在,老干部就来详细地介绍这4个概念,以及它们之间的联系和区别,满足喜欢咬文嚼字.刨根问底的同学(老干部就是其中一员)的好奇心. 元素 (Element) React 元素其实就是一个简单JavaScript对象,一个React 元素
随机推荐
- 一个不错的优化系统的批处理
- C#利用ODP.net连接Oracle数据库的操作方法
- javascript制作坦克大战全纪录(1)
- 如何使用Matrix对bitmap的旋转与镜像水平垂直翻转
- MySQL里面的子查询实例
- windows下安装nodejs及框架express
- Java中的静态绑定和动态绑定详细介绍
- Android开机画面的具体修改方法
- js实现导航吸顶效果
- Jquery拖拽并简单保存的实现代码
- jQuery中hover与mouseover和mouseout的区别分析
- Linux中关于控制进程的命令总结
- 写了一个layout,拖动条连贯,内容区可为iframe
- 深入解析Java编程中final关键字的使用
- Spring Boot的Profile配置详解
- java多种幻灯片切换特效(经典)
- C++的template模板中class与typename关键字的区别分析
- 浅谈Vue数据绑定的原理
- vue 多入口文件搭建 vue多页面搭建的实例讲解
- JavaScript时间戳与时间日期间相互转换