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Python数据分析零基础入门实战
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numpy数据元素访问
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2023-01-12 21:54:04
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numpy数据元素访问
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numpy
介绍1
NumPy
最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型
数据
的集合,以 0 下标为开始进行集合中
元素
的索引。ndarray 对象是用于存放同类型
元素
的多维数组。ndarray 中的每个
元素
在内存中都有相同存储...
numpy
数组
元素
访问
详解
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...
NumPy
数据
分析
本课程是
NumPy
数据
分析课程,课程从
NumPy
环境搭建讲起,到最后股票分析项目结束,全程实战讲解了
NumPy
数据
分析的方方面面,内容涵盖:
NumPy
数组创建、
NumPy
数组操作、
NumPy
广播、
NumPy
字符串、
NumPy
统计函数、排序、...
Numpy
数组
元素
的
访问
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
。
Day01:
Numpy
数组,Python列表的差异与
Numpy
数组
元素
的
访问
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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