import numpy as np
# 建立乙個 3 x 3 的 ndarray 包含從 0 到 8 的整數
x = np.arange(9)
.reshape(3,
3)print
('初始的 x = \n'
, x)
# 選擇在x中大於5的元素
print
('選擇在x中大於5的元素'
, x[x >5]
)# 選擇在x中 小於等於3 的元素
print
('選擇在x中 小於等於3 的元素:'
, x[x <=3]
)# 選擇在x中 大於3且小於6 的元素
print
('選擇在x中 大於3且小於6 的元素:'
, x[
(x >3)
&(x <6)
])# 給 大於3且小於6 的元素賦0值處理
x[(x >3)
&(x <6)
]=0# 重新列印x 可以看到改變了x的元素
print
('x = \n'
, x)
初始的 x =
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
選擇在x中大於5的元素 [6 7 8]
選擇在x中 小於等於3 的元素: [0 1 2 3]
選擇在x中 大於3且小於6 的元素: [4 5]
x =
[[0 1 2]
[3 0 0]
[6 7 8]]
Python 中 NumPy 的廣播
廣播描述了 numpy 如何在算術運算期間處理具有不同形狀的陣列。為了實現形狀相容，較小的陣列仍在較大的陣列上 廣播 廣播提供了一種向量化陣列操作的方法，以便在 c 而不是 python 中進行迴圈。numpy 通常在逐個元素的基礎上對陣列對進行操作。在最簡單的情況下，兩個陣列必須具有完全相同的形狀...
Python中的Numpy矩陣
與使用陣列一樣，需要從numpy中匯入matrix或者mat模組 from numpy import matrix,mat這裡使用mat建立乙個矩陣 ss.t但是這裡的轉置並沒有改變原變數中的值，如果需要使用，需要新建立乙個變數進行賦值使用。如果需要將兩個矩陣的每個元素對應相乘時使用numpy中的m...
Python中numpy的應用
建立ndarray import numpy as np nd np.array 2,4,6,11 numpy中預設ndarray的所有元素的資料型別是相同，如果資料的型別不同，會統一為統一型別，優先順序為str float int nd array 2 4 6 11 dtype 使用np建立rou...