fm9220,小花仙奇妙花宝,商女不知道亡国恨
python numpy中切片功能与列表切片类似,但功能更加强大
本文主讲numpy中[...]的简单使用,后续工作继续补充。
import numpy >>> a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) >>> a array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10], [ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]) >>> a[...,2] #表示遍历每行,2表示索引为2的所在列 array([3, 8, 3, 8]) >>> a[...,:2]#表示遍历每行,:2表示索引为<2的0,1所在的列 array([[1, 2], [6, 7], [1, 2], [6, 7]]) >>> a[...,::2]#表示遍历每行,2表示步长,选取多索引为0,2,4所在的列 array([[ 1, 3, 5], [ 6, 8, 10], [ 1, 3, 5], [ 6, 8, 10]]) a[none,...]#相当于插入维度,也想当于reshape(a,[1,4,4]) array([[[[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10], [ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]]])
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Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值
python爬虫把url链接编码成gbk2312格式过程解析
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