Python 切分数组实例解析

如果对象是二维数组,则切片应当是x[:]的形式,里面有一个冒号,冒号之前和之后分别表示对象的第0个维度和第1个维度: 如果对象是三维数组,则切片应当是x[::],里面有两个冒号,分割出三个间隔,三个间隔的前.中和后分别表示对象的第0.1.2个维度. x[n,:].x[:,n].x[m:n,:].x[:,m:n] 上面的中括号中(m:n)应当看成一个整体,除了(m:n)之外的冒号就是用来表明在哪个维度上操作的. 对于二维数组,在冒号前面的(n,)意味着对二维数组的第0个维度上的第n号元素操作,在冒

在用Matplotlib库绘制折线图的时候遇到一个问题,当定义一个x轴数组时,plot绘制折线图时,x轴并不会按照我们定义的数组的顺序去排列显示,例如: import matplotlib.pyplot as plt colums_x = ['aa','bc','ad','bd'] colums_y = [12,14,10,15] plt.plot(colums_x,colums_y) plt.show() 我期望的是 X 轴能够按照: aa ,bc ,ad ,bd ,从左到右显示,但plt.s

python中字符串数组如何逆序排列?下面给大家介绍几种方法: 1.数组倒序: 原始元素的倒序排列 (1)切片 >>> arr = [1,2,3,4,3,4]>>> print (arr[::-1])[4, 3, 4, 3, 2, 1] (2)reverse() >>> arr = [1,2,3,4,3,4]>>> arr.reverse()>>> print (arr)[4, 3, 4, 3, 2, 1] (3)r

字节串bytes 字节串也叫字节序列,是不可变的序列,存储以字节为单位的数据 字节串表示方法: b"ABCD" b"\x41\x42" ... 字节串的构造函数: bytes() 创建一个空的字节串 ,同b"" bytes(整数可迭代对象) 用可迭代对象创建一个字节串 bytes(整数n) 生成n个值为0的字节串 bytes(字符串,encoding='utf-8') 转码 字节串的运算:同其他序列的运算 +.+=.*.*= <.<=

前提: list以及array是python中经常会用到的数据类型,当需要对list以及array进行文件的读写操作的时候,由于write函数参数需要的是一个str,所以这时就需要对list或者array进行str的转换了. list和array的不同: 在进行转换之间先研究下python中list和array(np.array)的不同: 1.list是python中内置的数据类型,其中的数据的类型可以不相同,如java中List也可以不用相同的数据,但是为了格式的统一,就要用到泛型或者Arra

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

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

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

这篇文章主要介绍了Python 切分数组实例解析,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 将一个数组,均分为多个数组 代码 # -*- coding:utf-8 -*- # py3 def list_split(items, n): return [items[i:i+n] for i in range(0, len(items), n)] if '__main__' == __name__: list1 = ['s1', 's2', '

本文研究的主要是Python进程间通信Queue的相关实例,具体如下. 1.Queue使用方法: Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量: Queue.empty():如果队列为空,返回True,反之False : Queue.full():如果队列满了,返回True,反之False: Queue.get():获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,可传参超时时长. Queue.get_nowait():相当Queue.get(False),取不到值时触发异常:Empty:

本文主要是对aes加密技术做一个简要分析,然后使用Python实现,具体介绍如下. AES,是美国联邦政府采用的一种加密技术,AES有几个模式,其中CBC模式是公认的安全性最好的模式,被TLS所采用. 加密与解密双方需确定好key,key的长度可以是16位,24位,32位中的一个,分别对应了不同的算法. 如果key的长度是是16位的,那么被加密的明文长度必须是16的整数倍,但实际使用中,这么巧的事情很难发生,因此就需要对明文进行填充,最常用的方式就是填充\0,等到解密的时候,再把解密出来的明文右

本文实例讲述了python元组操作方法,分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一般来说,python的函数用法挺灵活的,和c.php的用法不太一样,和js倒是挺像的. 在照着操作时,可以发现一个很神奇的现象: >>> t = (1, 3, 'b') >>> q = t + ((3, 'abc')) >>> q (1, 3, 'b', 3, 'abc') 这里我预料的应该是(1, 3, 'b', (3, 'abc')),但是结果却是(1, 3, 'b',

本文实例展示了Python生成日历的实现方法.该实例可实现一个月的日历生成5x7的列表,列表里的没个日期为datetime类型,采用python自带的 calendar 模块实现. 程序运行结果如下: python test.py 2014 09 2014-08-31 2014-09-01 2014-09-02 2014-09-03 2014-09-04 2014-09-05 2014-09-06 2014-09-07 2014-09-08 2014-09-09 2014-09-10 2014-

例1 使用Python+matplotlib绘图进行可视化,在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小,同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法. 参考代码: 运行结果: 例2 绘制正线余弦图像,然后设置图例字体.标题.位置.阴影.背景色.边框颜色.分栏.符号位置等属性. 运行效果: 例3 生成模拟数据,创建两个子图,分别绘制正弦曲线和余弦曲线,把两个子图的图例显示在一起,并显示于子图之外. 运行效果: 例4 生成模拟数据,绘制正弦曲线.余弦曲线和两个散点图,然后分别为曲线和散点图设置图例,在一个图形

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) >>>

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:',