numpy 切片和索引

import numpy as np #索引与列表相同# nparr1=np.arange(0,10)# print(nparr1) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]# nparr1[1]=10# nparr1[-1]=15# print(nparr1)# print(nparr1[-1]) #9# print(nparr1[1]) #1 #可见,索引与列表相同# for i in nparr1:# print(i,end=" ") # nparr2=np.arange(

numpy数组的索引和切片 基本切片操作 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> arr[5] 5 >>> arr[5:8] array([5, 6, 7]) 切片赋值操作 1.切片赋一个值对应原来数组中的值也会变 >>> arr[5:8]=12 &g

Numpy数组的运算: numpy数组最大的特点是任何运算,都会自动的对数组当中的所有变量进行运算,所以千万不要试图自己去使用循环去取数组当中的值进行运算(非常愚蠢). 1.相同大小的数组之间的运算 数组可以不编写循环而对数据执行批量运算,称之为矢量化,大小相同数组之间的算术运算将会应用到元素级. In [51]: arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) In [52]: arr Out[52]: array([[ 1.,2.,3.], [ 4.

字符串的创建方式 1. s = "Lebron James" 2. s = str("Lebron James")  #调用str对象进行创建 相当于str.__init__( "Lebron James") 字符串的一些方法 a.特有方法 s.strip()  s.find()  s.startwith() s.endwith()  s.replace()  s.upper()  s.lower()  s.isalpha s.is....()

一.int的两个方法 a. __add__() bit_length() number_one = 7number_two = 5print(number_one + number_two)print(number_one.__add__(number_two))print(number_one.bit_length())print(number_two.bit_length()) 效果: 121233 二.String索引和切片 name = 'Jane'print(name[0])print

通常情况下,当我们以索引值对一个字符串,或者元组,列表取值时,如果索引超出边界,就会报错,但是如果我们使用切片呢? 字符串: 列表: 元组: 可以看到,这三种情况都没有报错,而是返回对应类型的空结果!

numpy 中的切片与数组中的切片类似. 数组 [ 起始:终止:步长, 起始:终止:步长, ... ] 所有的切片操作(无论是步长为+的正序,还是步长为 - 的逆序)都是开始位置包含,结束位置不包含(终止位省略时则包含):可以借助于range函数辅助理解. 每一个维度之间采用 " 逗号 " 间隔,逗号之间的 ::则表示每一个维度的分割方式. 每一个维度的分割与数组的分割原理一致: 具体实现方式存在差异的是:在某个维度全部使用缺省值时可以用 " . . ."  表示

原文:https://www.cnblogs.com/ppes/p/9462063.html 官网的定义: Ellipsis expand to the number of : objects needed to make a selection tuple of the same length as x.ndim. There may only be a single ellipsis present. 按照定义的理解,它是对 切片 [ : ] 里的 : 的拓展,但是它只能出现一个,就是说你可

字符串的切片 切片格式:s[start_index:end_index:strp]: 表示对变量s进行切片索引,start_index表示起始位置,end_index表示结束位置,strp则表示步长 PS:注意索引时候因为是从0开始,所以0-7显示的对应值其实就是0-6的值.参考索引位置 例:顺序切片 s=abcdefghijklmn s[0:7:2]   #则表示从0-7,步长2,就是从每两个位置取一个值,输出则是aceg 例:反转切片 s=abcdefghijklmn s[::-1]   #