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Python numpy ndarray屬性,索引,切片_python_腳本之家
+ 目錄一、ndarray 的重要屬性dtype屬性:返回ndarray數(shù)組的數(shù)據(jù)類型,數(shù)據(jù)類型的種類。 ndim屬性:返回數(shù)組維度的數(shù)量。 shape屬性:返回數(shù)組對象的尺度,對于矩陣,即n行m列,shape是一個元組(tuple)。 size屬性:返回用來保存元素的數(shù)量,相當(dāng)于shape中n×m的值。 T屬性:返回數(shù)組轉(zhuǎn)置。二、切片1. 一維切片1
www.dbjr.com.cn/article/2641...htm 2025-6-3
NumPy數(shù)組創(chuàng)建方法與索引訪問詳解_python_腳本之家
NumPy 中的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是ndarray,它代表多維數(shù)組。NumPy 提供了多種方法來創(chuàng)建ndarray對象,包括: 使用array() 函數(shù) array()函數(shù)是最常用的方法之一,它可以將 Python 列表、元組甚至其他數(shù)組轉(zhuǎn)換為ndarray對象。 語法: 1 ndarray=np.array(data, dtype=dtype, order=order) ...
www.dbjr.com.cn/python/320661m...htm 2025-6-1
python中ndarray數(shù)組的索引和切片的使用_python_腳本之家
本文主要介紹了python中ndarray數(shù)組的索引和切片的使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧 索引和切片相當(dāng)于是對數(shù)組中內(nèi)容的讀(read)或者查詢(inquiry)。是我們獲取有用信息(demanded infomation)的重要方法。 對于索引 對于1維數(shù)組:...
www.dbjr.com.cn/article/2545...htm 2025-5-25
NumPy創(chuàng)建數(shù)組的多種方式實現(xiàn)_python_腳本之家
NumPy是Python中用于科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析的重要庫之一。在NumPy中,數(shù)組(ndarray)是一個重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它可以存儲多維數(shù)組,并提供了許多操作數(shù)組的方法。 在使用NumPy時,通常需要先創(chuàng)建一個數(shù)組,然后再對這個數(shù)組進(jìn)行各種操作,比如計算、切片、索引等。NumPy提供了多種方式用于創(chuàng)建數(shù)組,可以根據(jù)不同的需求選擇不同的方式...
www.dbjr.com.cn/python/288046e...htm 2025-6-5
詳解pytorch tensor和ndarray轉(zhuǎn)換相關(guān)總結(jié)_python_腳本之家
tensor cpu 轉(zhuǎn)為 ndarray: 1 2 3 >>> np_array=tensor_cpu.numpy() array([[1.,1.], [1.,1.]], dtype=float32) ndarray 轉(zhuǎn)為 tensor cpu: 注:ndarray的默認(rèn)精度為64位,Tensor的默認(rèn)精度位32位,所以通過Tensor直接轉(zhuǎn)換的話,精度會轉(zhuǎn)換到32位,若通過from_numpy的方式,則會保留原來64位精度 ...
www.dbjr.com.cn/article/1948...htm 2025-5-18
numpy.ndarray 實現(xiàn)對特定行或列取值_python_腳本之家
a=np.array([b]).reshape((5,3)) print(a) c=[1,3,4] # print(a[c]) d=np.nonzero(a[:,2]==0) print(d) print(a[d]) 以上這篇numpy.ndarray 實現(xiàn)對特定行或列取值就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
www.dbjr.com.cn/article/1758...htm 2025-5-24