ndarray的一维数组的元素选取与Python列表的切片操作很相似,与列表不同的时,获取的数据组成一个新数组但与原有的数组共享一个内存存储空间,即数据更改获取得到的数据中某个元素的值,原有数组也会产生相应变化。
下面列举其种常见的选取方式
首页使用arange快速创建一个一维数组
import numpy as np
arr1 = np.arange(10)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
1.使用整数为下标选取数组中的某一个元素
print arr1[0]
2.使用负数为下标反向选择数据中的某一个元素
print arr1[-1]
3.使用切片做为下标选取数据中一部分
(1) 完整的切片形式
[开始索引:结束索引:步长]
如省略开始索引,则开始索引值为0
如省略结束索引,则结束索引值为数组对应元素最大索引值
如省略步长,则步长值为1
print arr1[0:2:1]
print arr1[0:10:2]
(2) 省略步长
print arr1[0:2]
(3) 省略结束索引
print arr1[1::2]
(4) 省略结束索引和步长
print arr1[1:]
print arr1[1::]
(5) 省略开始索引
print arr1[:2:1]
(5) 省略开始索引及步长
print arr1[:2:]
(6) 省略开始索引及结束索引
print arr1[::2]
4.使用负数步长来翻转数组
print arr1[::-1]
print arr1[::-2]
备注:如果是用切片形式选择数组中的一部分元素,会形成一个新的数组(可以通过 type查看)且其与原有数组共享一个内存存储块,如果更改新生成的数组中的元素值,则原有数据对应索引位置的元素的值也会改变,如下列所示
import numpy as np
arr1 = np.arange(10)
print arr1
arr2= arr1[2:5]
print arr2
arr2[1]=20
print arr2
print arr1
5、使用整数列表选取
使用整数列表对数组进行选取操作时,会将整数列表的值做为下标来选取数组;与使用切片形式做为下标不同的是,选取得到的数组不会与原有数据共享一个内存存储块;即更改得到的新数组值不会影响原有数组
import numpy as np
arr1 = np.arange(10)
print arr1
arr2=arr1[[1,1,5,6]]
print arr2
arr2[0]=-1
print arr1
ndarray的一维数组的元素选取与Python列表的切片操作很相似,与列表不同的时,获取的数据组成一个新数组但与原有的数组共享一个内存存储空间,即数据更改获取得到的数据中某个元素的值,原有数组也会产生相应变化。
今天做
数
据处理时,遇到了从三维
数
组中批量加入二维
数
组的需求。其中三维
数
组在深度
学习
的特征
数
据处理时经常会使用到,所以读者有必要对该小知识点做到清楚了解并掌握。现对三维
数
组中的元素位置结合代码做详细归纳总结,方便日后查阅和为网友答疑!
图示效果图:
直接贴代码:
def test3D():
import
numpy
as np
data_array = np.zeros((3, 5, 6), dtype=np.int)
data_array[1, 2, 2] = 1
print(data_array)
介绍:通过np.zeros创建一个3行5列6个通道的三维
数
组,并给第二个通道的第一
https://edu.csdn.net/course/detail/36074
Python
实战量化交易理财系统
https://edu.csdn.net/course/detail/35475
作者:韩信子@ShowMeAI
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/142
print("---------------书写格式2------------------------")
# dtype="U75" :表示以字符串类型导入(75是导入的字符个
数
为75)
# skip_header=1 :表示从txt的第1行导入,即表头(第0行)不导入
world_alcohol =
numpy
.genfromtxt("world_...
0. 问题描述
每次使用
Numpy
,遇到需要从(A,B,C)三维
数
组中提取(A,B)、(A,C)或者(B,C)或者(A,)这几个维度
数
据时,总是忘记该如何切片,网上搜到的又太详细,这
里
做个笔记方便自己下次使用时查找。
举个例子,如果我现在有一个 X =(10,20,30)的三维
数
组:
那么X = [ 0:9,0:19,0:29 ] / X = [ :,:,: ] (两种写法效果一样),都是
取出
X的全部
数
据,基于此,接下来就好切片了
1. (A,B,C)——> (A,B)
X_New = X[ :,:,
当使用布尔
数
组b作为下标存取
数
组x中的元素时,将收集
数
组x中所有在
数
组b中对应下标为True的元素。使用布尔
数
组作为下标获得的
数
组不和原始
数
组共享
数
据空间,注意这种方式只对应于布尔
数
组(array),不能使用布尔列表(list)。
参考自:这
里
>>> x = np.arange(5,0,-1)
array([5, 4, 3, 2, 1])
>>> x[np.array([True
昨天在搭建感知机模型的时候,遇到了
一维
矩阵中
数
据提取不出来的情况,所以今天复习一下
一维
矩阵中
数
据的提取。
numpy
数
组
一维
数
组分为1xN和Nx1两种情况,这两种情况对于
数
据的提取方法是不同的。
1xN的
数
组中
数
据的提取需要使用二维来提取,也就是需要使用两个[][],[0]提
取出
来的是一行的
数
据。
Nx1的
数
组
数
据提取用一个[]就可以
matrix矩阵
在
numpy
中,使用np.matrix()可以将
numpy
数
据转换为矩阵,mat()的具体操作方法可以参考这篇博客
numpy
之pyt
[code=plain]
CREATE USER 'YOUR_NEW_USER'@'%'
ALTER USER 'YOUR_NEW_USER' identified by 'YOUR_PASSWORD';
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'YOUR_NEW_USER'@'%';
[/code]
《如何远程连接 MySQL 数据库,阿里云腾讯云外网连接教程》
https://kalacloud.com/blog/how-to-allow-remote-access-to-mysql/
我是在这篇教程里看到的,写的非常详细,所有远程连接碰到的坑,这里都写到了,跟着教程走即可,推荐一下。
再顺手补充一个 MySQL 8.0 的新特性细节,MySQL 8.0 默认认证方式改为 SHA2 了,需要把这个认证方式改为密码认证。
[code=plain]
ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'password';
[/code]
这一点卡住好多人。
mysql 赋给用户远程权限 grant all privileges on
RAIN_LOST:
mysql 赋给用户远程权限 grant all privileges on
RAIN_LOST:
mysql 赋给用户远程权限 grant all privileges on
hotel2016:
ubuntu设置永久dns
Master of Linux: