Dies ist eine Fortsetzung des vorherigen Artikels. # Python-Grundlagen (#Numpy 1/2) Die Umgebung verwendet die im vorherigen Artikel erstellte Umgebung. → Erstellen einer Anaconda-Python-Umgebung unter Windows 10
Konvertieren Sie das 1-mal-6-Array in 2-mal-3
import numpy as np
a = np.array([0,1,2,3,4,5])
b = a.reshape(2,3)
print(b)
Ausführungsergebnis
[[0 1 2]
[3 4 5]]
Wenn Sie das Argument der Umformung auf -1 setzen, können Sie ein Array beliebiger Form in ein eindimensionales Array konvertieren.
import numpy as np
c = np.array([[[0, 1, 2],
[3, 4, 5]],
[[5, 4, 3],
[2, 1, 0]]]) #Erstellen Sie ein 3D-Array von NumPy aus einer dreifachen Liste
print(c)
print("--------------------------")
d = c.reshape(-1)
print(d)
Ausführungsergebnis
[[[0 1 2]
[3 4 5]]
[[5 4 3]
[2 1 0]]]
--------------------------
[0 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1 0]
Der Zugriff auf jedes Element von "ndarray" gibt den Index sowie die "Liste" an.
1-dimensionales Array
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
print(a[2])
# 2
Mehrdimensionales Array
b = np.array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
print(b[1, 2]) # b[1][2]Gleich wie
print(b[1][2])
# 5
# 5
import numpy as np
def func_a(x):
y = x * 2 + 1
return y
a = np.array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]) #Ein zweidimensionales Array
b = func_a(a) #Übergeben Sie ein Array als Argument
print(b)
Ausführungsergebnis
[[ 1 3 5]
[ 7 9 11]]
3.sum, average, max, min
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]) #Ein zweidimensionales Array
print("sum : ",np.sum(a))
print("average : ",np.average(a))
print("max : ",np.max(a))
print("min : ",np.min(a))
Ausführungsergebnis
sum : 15
average : 2.5
max : 5
min : 0
import numpy as np
b = np.array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]) #Ein zweidimensionales Array
print('axis=0 : ',np.sum(b, axis=0)) #Insgesamt in vertikaler Richtung
print('axis=1 : ',np.sum(b, axis=1)) #Insgesamt in horizontaler Richtung
Ausführungsergebnis
axis=0 : [3 5 7]
axis=1 : [ 3 12]
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