python numpy数组中的复制知识解析

这篇文章主要介绍了python numpy数组中的复制知识解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5)
vector[equal_to_ten_or_five] = 50
print(vector)

第一次看到这个的时候一脸懵逼，后来分析了下懂了下面记录下，方便下次看看

第一行分析:

结果5, 10, 15, 20

第二行分析:

vector == 10 数组和值比对获得结果是每个元素和这个数比较生成相应的bool数组 这里的话就知道了结果是[Flase,True,Flase,Flase]

vector == 5就是[True,Flase,Flase,Flase]

然后进行或'|'运算得到了[True,True,Flase,Flase]

着两个数组进行或运算的时候是数组直接相同序号的元素或元素然后得到新的数组(遵循规则F|F =F,F|T=T,T|T=T)

此时equal_to_ten_or_five 就等于[True,True,Flase,Flase]

第三行分析:

vector[equal_to_ten_or_five]=50 会给等于True的复制为50 其他的不变也就是此时

vector等于[50,50,15,20]

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python numpy实现二维数组和一维数组拼接的方法

    撰写时间:2017.5.23 一维数组 1.numpy初始化一维数组 a = np.array([1,2,3]); print a.shape 输出的值应该为(3,) 二维数组 2.numpy初始化二维数组 a = np.array([[1,2,3]]); b = np.array([[1],[2],[3]]); print a.shape//(1,3) print b.shape//(3,1) 注意(3,)和(3,1)的数组是不一样的,前者是一维数组,后者是二维数组. 拼接 3.numpy有很

  • python将txt等文件中的数据读为numpy数组的方法

    实际中,很多数据都是存为txt文件.csv文件等,但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最方便的.本文简单介绍读入txt文件以及将之转化为numpy数组或列表的方法. 1 将txt文件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('filename.txt') val_list = file.readlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3

  • Python 取numpy数组的某几行某几列方法

    直接分析,如原矩阵如下(1): (1) 我们要截取的矩阵(取其一三行,和三四列数据构成矩阵)为如下(2): (2) 错误分析: 取 C 的1 3行,3 4 列,定义 Z = [0,2] #定义行数 d = [2,3] #定义列数 #代码 C_zd = C[z,d] 则结果为: 由结果分析取的是第一行第三列和第三行第四列的数据,并非我们想要的结果. 正确分析: C_A = c[[0,2]] #先取出想要的行数据 C_A = C_A[:,[2,3]] #再取出要求的列数据 print(C_A) #输

  • Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明

    在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

  • python+numpy按行求一个二维数组的最大值方法

    问题描述: 给定一个二维数组,求每一行的最大值 返回一个列向量 如: 给定数组[1,2,3:4,5,3] 返回[3:5] import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,3]]) # 先求每行最大值得下标 index_max = np.argmax(x, axis=1)# 其中,axis=1表示按行计算 print(index_max.shape) max = x[range(x.shape[0]), index_max] print(max) # 注

  • Python打开文件,将list、numpy数组内容写入txt文件中的方法

    python保存numpy数据: numpy.savetxt("result.txt", numpy_data); 保存list数据: file=open('data.txt','w') file.write(str(list_data)); file.close() 以上这篇Python打开文件,将list.numpy数组内容写入txt文件中的方法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.

  • 讲解Python3中NumPy数组寻找特定元素下标的两种方法

    引子 Matlab中有一个函数叫做find,可以很方便地寻找数组内特定元素的下标,即:Find indices and values of nonzero elements. 这个函数非常有用.比如,我们想计算图1中点Q(x0, y0)抛物线的最短距离.一个可以实施的方法是:计算出抛物线上所有点到Q点的距离,找到最小值,用find函数找到最小值对应的下标,即M点横坐标和纵坐标对应的元素的下标,M点到Q点的距离就是最短距离. 首先给出Matlab使用find函数实现的代码: a = linspac

  • Python numpy.array()生成相同元素数组的示例

    如下所示: new_array = np.zeros((5,4)) for i in range(3): new_array[i] = np.array([0.25]*4) 运行结果: >>> new_array array([[0.25, 0.25, 0.25, 0.25], [0.25, 0.25, 0.25, 0.25], [0.25, 0.25, 0.25, 0.25], [0. , 0. , 0. , 0. ], [0. , 0. , 0. , 0. ]]) 以上这篇Pytho

  • python numpy数组中的复制知识解析

    这篇文章主要介绍了python numpy数组中的复制知识解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5) vector[equal_to_ten_or_five] = 50 print(vector) 第一次看到这个的时候一脸懵逼,后来分析了下懂了下面记录下,

  • 对python numpy数组中冒号的使用方法详解

    python中冒号实际上有两个意思:1.默认全部选择:2. 指定范围. 下面看例子 定义数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) 输出为5x4二维数组 第一种意思,默认全部选择: 如,X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1] 就是取所有行的第1列的元素 第二种意思,指定范围,注意这里含左不含右 如,X[:, m:n]即取矩阵X的所有行中的的第m到n-1列数据,含左不含右

  • 浅谈numpy数组中冒号和负号的含义

    在实际使用numpy时,我们常常会使用numpy数组的-1维度和":"用以调用numpy数组中的元素.也经常因为数组的维度而感到困惑. 总体来说,":"用以表示当前维度的所有子模块 "-1"用以表示当前维度所有子模块最后一个,"负号用以表示从后往前数的元素" 测试代码 import numpy as np b = np.arange(start=0, stop=24, dtype=int) print('b.shape', b

  • python numpy数组复制使用实例解析

    这篇文章主要介绍了python numpy数组复制使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在使用python时我们经常会处理数组,有的时候是复制有的时候不是,这里也是初学者最容易误解的地方,简单讲,可以分为下面三种情况: 不是复制的情况(No Copy at All) import numpy as np a = np.arange(12) #a为一个序列 b = a #没有创建新的对象 print('a的shape为:',

  • Python Numpy数组扩展repeat和tile使用实例解析

    这篇文章主要介绍了Python Numpy数组扩展repeat和tile使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 numpy.repeat 官方文档 numpy.repeat(a, repeats, axis=None) Repeat elements of an array. 可以看出repeat函数是操作数组中的每一个元素,进行元素的复制. 例如: >>> a = np.arange(3) >>>

  • Python替换NumPy数组中大于某个值的所有元素实例

    我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值.据我所知,最基础的方法是: shape = arr.shape result = np.zeros(shape) for x in range(0, shape[0]): for y in range(0, shape[1]): if arr[x, y] >= T: result[x, y] = 255 有更简洁和pythonic的方式来做到这一点吗? 有没有更快(可能不那么简洁和/或不那么pythonic)的

  • python如何获得list或numpy数组中最大元素对应的索引

    获得list中最大元素的索引 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(max(aa)) 相应的最小值使用 aa = [1,2,3,4,5] aa.index(min(aa)) 获得numpy数组中最大元素的索引 1.可以使用numpy的函数,argmax获得最大元素的索引,相应的获得最小值的话需要使用argmin. aa = [1,2,3,4,5] arr_aa = np.array(aa) maxindex = np.argmax(arr_aa ) 1.也可以将numpy转为lis

  • python numpy库中数组遍历的方法

    python numpy库中数组遍历的方法

    1.对于一维数组,可以有: 2. 对于二维数组:考虑可将其看作为矩阵,故可以如下书写二重遍历 这里外层循环的是二维数组A的行,内层则是列 同时c的作用:不想用肉眼直接观察得到行列数,故用A.shape方法获得(2,6)的元组,然后改变数据类型为列表,然后直接使用. 3.对于三维数组,如: 有两个二维数组,二维数组中又有三个长度为4的数组.可以这样子循环: 又len(f) = 2, len(f[0]) = 3, len(f[0][0]) = 4;故可以再一次改进代码,这里就不写了. f[0]:三维

  • python numpy数组的索引和切片的操作方法

    NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 "Numeric Python". 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用Nu

  • 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

随机推荐