1,numpy数据类型
arr.dtype arr.size #返回内部多少个数 arr.shape #返回形状 arr.ndim #返回几维数组 arr.astype('int') #改变数组的类型,但是只是copy原来的数组,不会更改arr真正的数据类型 np.arange(1,10,0.2) #和python一样 np.linspace(1,10,5) #从1到10分成5分 np.ones(2,3) #创建全是1的数组 2维列表三竖 np.empty(2,4) #创建随机数和ones差不多
arr.T #转置
arr=np.zeros(100) #返回全是0的数组
2
arr1[1:3,1:4] 切片,先是行切,然后是列切
#行全切 这里的是切换如果赋值时会改变原来的数据
arr1[:,1:4]
arr2[0][0] = 10 #改变原来的array的值
arr3=arr2.copy() #不想改变原来的值,就copy一下,是深拷贝
3
import random li = [random.randint(1,10) for i in range(20)] lst=list(filter(lambda x:x>5,li)) print(lst) np_lst=np.array(lst) np_lst[np_lst>5] #返回true的值 np_lst
arr[(arr>5) & (arr%2==0)] 效果和上面一样