numpy数据元素访问

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领域专家: 大数据技术领域

2023-01-12 21:54:04

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python中必须掌握的库之一 numpy官方参考手册.pdf numpy官方参考手册.pdf

1. 代码 import numpy as np X = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8],[9,10,11],[12,13,14],[15,16,17],[18,19,20]]) print(X) print("\n") print(X[:,1])#输出所有1列元素 print(X[1,:])#输出1行元素 print(X[1])#输出1行元素 print(X[...

对数组而言，访问元素的方式可以通过切片和索引两种方式。在Numpy数据预处理库中，提供了许多索引，如整数索引、花式索引和布尔索引，我们可以通过这些索引我们可以实现一个、多个或者一行元素的访问。

1.在处理多维数组方面： Python和numpy都可以用于处理多维数组，但两者的存储效率和输入输出性能有着较大的区别。Numpy专门针对数组的操作和运算进行了设计，在存储效率和输入输出性能方面远远的优于Python的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势也就越加的明显。 2.在元素的数据类型方面： Numpy数组中所有的元素的类型必须相同，而Python中嵌套列表的元素数据类型可以是任意的，另一方面Python的float类型在数据过大的时候不会产生数据的溢出，所以他的通用性能要比Numpy优越，但在科学计

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