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    NumPy Essentials 带注释源码 二、NumPy 数组对象

    对象，共享底层数据 # 副本不共享 NumPy 对象，不共享底层数据 x = np.random.rand(100,10) # 切片和索引都会产生视图 # 而不是副本 y = x[:5, :]...# 最简单的方式就是从 Python 列表创建 NumPy 数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array(['hello', 'world']) # 但有时我们想创建范围内的数值数组...x = range(5) y = np.array(x) # NumPy 有个辅助函数 # 等价于上面的操作 x = np.arange(5) # 多维数组也是一样的 x = np.array...# zeros(size) 和 ones(size) 创建指定形状的全零或全一数组 # eye(n) 创建 n 维单位矩阵 # full(size, n) 创建指定形状的纯量数组，所有元素都为 n 数据类型...= np.zeros((10, 10), dtype='|S1') x.dtype # dtype('S1') # NumPy 会使用它们来构造 dtype # 完整列表请见 # http://

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    如何使用 Lodash 对对象数组按照某个对象属性值的长度进行排序？

    要使用 Lodash 对对象数组按照某个对象属性值的长度进行排序，可以使用 ​​_.sortBy()​​ 方法，并在迭代函数中返回该属性值的长度。...以下是具体实现：const _ = require('lodash');// 示例对象数组const items = [ { id: 1, name: 'apple' }, // name属性长度...按属性值长度升序排序（短的在前）const sortedByAsc = _.sortBy(items, item => item.name.length);console.log('按长度升序排序:')...:');console.log(sortedByDesc);代码说明：核心方法：使用 ​​_.sortBy()​​ 进行排序，第一个参数是要排序的数组，第二个参数是迭代函数。...升序排序：迭代函数 ​​item => item.name.length​​ 返回属性值的长度，​​_.sortBy()​​ 会按长度从小到大排序。

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    NumPy Essentials 带注释源码 三、NumPy 数组使用

    # 来源：NumPy Essentials ch3 向量化 import numpy as np # NumPy 数组的运算是向量化的 # 数组和标量运算是每个元素和标量运算 x = np.array..., True, True, False], dtype=bool) # NumPy 使用 C 语言编译出来的代码来处理数据 # 所以很快 x = np.arange(10000) ''' %timeit...6, 7, 7, 7]) # np.min 计算整个数组的最小值 # 属于聚集函数 np.min(x) # 5 z = np.repeat(x, 3).reshape(5, 3) z '''...可接受布尔数组作为索引 # 布尔数组的形状需要与原数组一致 # True 元素表示取该值，False 表示不取 # 结果是一维数组 x [mask] = 0 x # array([1, 3, 0, 5..., 7, 0]) # 布尔数组可以使用 sum 方法来统计 True 的个数 # 原理是调用 sum 时会将 False 转换成 0 # True 转换成 1 x = np.random.random

    1.1K60

    python文字转图片（二值、RGB）以及numpy数组

    文字一般使用unicode等编码的形式在计算机中表示，但是其形态本身也很有价值。...如果能够把文字转为图片，就可以做一些应用，比如： 基于最近邻查找来实现简单的OCR文字识别 从像素中提取特征用于机器学习，如Glyce 其他的各种脑洞，比如计算字符所占像素数/长/宽之类的 其实现的思路不是那么直截了当...代码实现如下： from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...if __name__ == "__main__": # 预设合适的字体，对于中文尤其重要，否则会乱码，这里使用常见的黑体 fontsize = 16 font = ImageFont.truetype...plt.imshow(image) # 使用matplotlib显示 plt.show() print(np.array(image, dtype=int)) # 转数组

    7.1K30

    【Python深度学习前传】用NumPy获取数组的值、分片以及改变数组的维度

    获取数组值和数组的分片 NumPy数组也指出与Python列表相同的操作，例如，通过索引获得数组值，分片等。...下面的例子演示了如何通过索引获得NumPy数组的值，以及对NumPy数组使用分片操作。...from numpy import * # 定义一个二维的NumPy数组 a = array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # 输出数组a的第1行第1列的值，运行结果：1 print...1*3的二维数组，运行结果：[[1 2 3]] print(a[0:1]) # 分片操作，获取1*3的二维数组的第1行的值，运行结果：[1 2 3] print(a[0:1][0]) # 分片操作，将3...本节将介绍NumPy中与数组维度相关的常用API的使用方法。 下面的例子演示了如何利用NumPy中的API对数组进行维度操作。

    3.3K20

    Java中对象数组的使用

    Java对象数组使用 一、Java数组的使用 二、Java的对象数组 2.1 问题提出 2.2 问题解析 2.3 问题拆分 2.4 代码实现 一、Java数组的使用 对象数组其实和Java的数组类似的，...所以要很清楚Java的数组是如何使用的，如果有不懂的可以点下面这个链接Java数组的使用 二、Java的对象数组 2.1 问题提出 为什么会有对象数组呢？...今天我们来教大家如何使用对象数组来解决这个问题,对象数组，我们前面学过Java(OOP)编程—（Java OOP编程），想必大家也对面向对象这个词也会稍微有了一些了解，对象数组就是可以存放多种不同的数据类型...接下来我就来告诉大家如何使用对象数组，完成这个成绩排序的问题 2.3 问题拆分 我们可以把问题简化一下，输入五个学生的成绩，然后进行排序打印输出 先创建一个学生类 给学生类添加学生的信息—姓名，学号，成绩...，学号，成绩 为了方便，我把两个文件放进了同一个包中使用 package A /** * @author gorit * @date 2019年4月10日 * 对象数组学生类的创建 * */

    11K20

    【科学计算包NumPy】NumPy数组的创建

    NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。   ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象   通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。...；生成的元素不包括结束值； step 步长，可省略，默认步长为1； dtype 设置元素的数据类型，默认使用输入数据的类型。...结束值；生成的元素不包括结束值； num 要生成的等间隔样例数量 a3 = np.linspace(0,100,11) # 注意：连同首尾共11个端点，10个区间（最后一个参数表示数组中元素的数量...b7) 输出： [[0 5 0 0] [0 0 6 0] [0 0 0 7] [0 0 0 0]] 二、ndarray对象属性和数组转置 （一）数组对象属性 属性 说明 ndim 返回数组的轴的个数

    1.5K00

    初探numpy——数组的创建

    numpy创建数组 使用array函数创建数组 import numpy as np array=np.array([1,2,3]) print(array) [1 2 3] 使用numpy.empty...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...使用numpy.eye方法创建数组 numpy.eye方法可以创建一个正方的n*n单位矩阵（对角线为1，其余为0） array=np.eye(3) print(array) [[1. 0. 0....numpy.arange方法创建数组 使用numpy.arange方法创建数值范围数组并返回ndarray对象 numpy.arange(start , stop , step, dtype) 参数 描述...步长 array=np.arange(10,20,3) print(array) [10 13 16 19] 使用numpy.linspace方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等差数列的数组

    2.6K10

    Numpy中的数组维度

    ., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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