numpy array或matrix的交換兩行

a[j,:] = a[maxindex,:]    #

注意這樣是乙個很低階的錯誤！這樣只是賦值

我們很容易想起python中的兩個值交換一句搞定不用引入中間變數

a, b = b, a

但在numpy的array或matrix中，這樣是錯誤的

需要使用選中兩行來互換：

a[[i, j], :] = a[[j, i], :] # 實現了第i行與第j行的互換

下面看乙個例項：

import

numpy as np
m = np.mat([[1. ,2 ,-1],[2,1,-2],[-3,1,1]])
print("a="
,a)a[[0,2],:] = a[[2,0],:]
print("a="
,a)#
-------------------------
a= [[ 1.  2. -1.]
[ 2.  1. -2.]
[-3.  1.  1.]]
a= [[-3.  1.  1.]
[ 2.  1. -2.]
[ 1.  2. -1.]]

刪去numpy array 中的全零行或列

首先求出全零行 列的index，放在index list中。本例中全零行和全零列index相同，故index list相同。由index list構建乙個一維的 長度等於array的行數或列數的bool array，使得要保留的行 列所對應的元素為true，要去掉的元素為false。之後通過如下 刪...

Numpy array建立 使用

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numpy array索引和切片

一維陣列很簡單，基本和列表一致。它們的區別在於陣列切片是原始陣列檢視。這就意味著，如果做任何修改，原始都會跟著修改。這也意味著，如果不想更改原始陣列，我們需要進行顯式的複製，從而得到它的副本。copy import numpy as np arr np.arange 10 arr輸出 array 0...