Python——ndarray多维数组基本操作(1)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python——ndarray多维数组基本操作(1)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A数组允许进行批量操作而无需使用for循环,因此更加简便,这种特性也被称为向量化。任何两个等尺寸之间的算术操作都应用逐元素操作的方式进行。
同尺度数组之间的比较,会产生一个布尔型数组。
上述操作均是在同尺度数组之间进行的,对于不同尺度数组间的操作,会使用到广播特性。
索引:获取数组中特定位置元素的过程;
切片:获取数组元素子集的过程。
new_a = a.astype(new_type)
astype()方法一定会创建新的数组(原始数据的一个拷贝),即使两个类型一致。
ls = a.tolist()
转置是一种特殊的数据重组形式,可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。
数组拥有 transpose 方法,也有特殊的 T 属性。
对于更高纬度的数组, transpose 方法可以接受包含轴编号的元组,用于转置轴。
ndarray的 swapaxes 方法,通过接受一对轴编号作为参数,并对轴进行调整用于重组数据。
swapaxes 方法返回的是数据的视图,而没有对数据进行复制。
Reference:
《Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas,Numpy,and IPython》
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