numpy 对二维数组的常用操作
2022/2/9 23:19:41
本文主要是介绍numpy 对二维数组的常用操作,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
目录
1、提取二维数组的某几列或某几行
2、获取某个范围的数据
3、所有元素求和
4、计算数组中非零元素的个数
5、使用布尔型掩码提取某些行或某些列
6、获取数组的行数或列数
7、获取最后一列(或行)的元素
1、提取二维数组的某几列或某几行
import numpy as np # 定义 3*3 的 numpy 数组 matrix = np.array([[1, 3, 2], [8, 0, 6], [9, 7, 0]]) # 提取第1、3列(行的提取同理) matrix1 = matrix[:, [0, 2]] print(matrix1) # ========== 结果 ========== # [[1 2] [8 6] [9 0]]
2、获取某个范围的数据
# 获取第1、2行中第1、3列的数据. 注意 0:2 表示左闭右开的区间 matrix1 = matrix[0:2, [0, 2]] print(matrix1) # ======== 结果 ======== # [[1 2] [8 6]]
3、所有元素求和
# 对 matrix 数组求和 num = matrix.sum() print(num) # ======== 结果 ======== # 36
4、计算数组中非零元素的个数
# 判断每个位置的元素是否非零 matrix2 = (matrix != 0) # 对布尔型矩阵求和 N0_num = matrix2.sum() print(matrix2) print(N0_num) # ======== 结果 ======== # [[ True True True] [ True False True] [ True True False]] 7
5、使用布尔型掩码提取某些行或某些列
# 目标是提取第 1、3 列(或行), 其 size 必须与相应的列数(或行数)相同 bool_mask = [True, False, True] # 使用 bool_mask 提取相应的列(提取行同理) matrix3 = matrix[:, bool_mask] print(matrix3) # ======== 结果 ======== # [[1 2] [8 6] [9 0]]
6、获取数组的行数或列数
# 获取 matrix1 的维度,结果为元组的形式 size = matrix1.shape # 获取行数 row = size[0] # 获取列数 col = size[1] print(size) print(row) print(col) # ======== 结果 ======== # (3, 2) 3 2
7、获取最后一列(或行)的元素
# 获取 matrix 的最后一列元素,结果为一个一维数组。获取最后一行的同理 end_col = matrix[:, -1] print(end_col) # ======== 结果 ======== # [2 6 0]
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