要在 NumPy 中返回用零左填充的数字字符串，请使用 Python NumPy 中的 numpy.char.zfill() 方法。这里，第一个参数是输入数组，第二个参数是“宽度”，即数组中元素左填充字符串的宽度。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 − import numpy as np 创建一个一维字符串数组 − arr = np.array(['Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad']) 显示我们的数组 − print("Array...", arr) 获取数据类型 − print("Array datatype...", arr.dtype) 获取数组的维数 − print("Array Dimensions...", arr.ndim) 获取数组的形状 − print("Our ... 阅读更多

要返回字符串或 Unicode 的逐元素标题大小写版本，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.title() 方法。标题大小写的单词以大写字符开头，所有其余的大小写字符都为小写。函数 title() 返回一个 str 或 unicode 输出数组，具体取决于输入类型。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 − import numpy as np 创建一个一维字符串数组 − arr = np.array(['kATIE', 'jOHN', 'Kate', 'AmY', 'brADley']) 显示我们的数组 − print("Array...", arr) 获取数据类型 − print("Array datatype...", arr.dtype) 获取数组的维数 − print("Array Dimensions...", ... 阅读更多

要获取掩码数组的 itemsize，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.itemsize 属性。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask（表示关联数组中没有无效值）或布尔值数组（确定关联数组的每个元素的值是否有效）。步骤首先，导入所需的库 − import numpy as np import numpy.ma as ma 使用 numpy.array() 方法创建一个 NumPy 数组 − arr = np.array([[35, 85], [67, 33]]) print("Array...", arr) print("Array type...", arr.dtype) print("Array itemsize...", arr.itemsize) 获取 ... 阅读更多

要获取掩码数组内存布局的信息，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.flags。掩码数组是可以包含缺失或无效条目的数组。numpy.ma 模块提供了 numpy 的几乎完全相同的替代方案，支持带有掩码的数据数组。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask（表示关联数组中没有无效值）或布尔值数组（确定关联数组的每个元素的值是否有效）。步骤首先，导入所需的库 − import numpy as ... 阅读更多

要逐元素计算两个布尔数组的按位异或，请在 Python NumPy 中使用 numpy.bitwise_xor() 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位异或。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 ^。第一个和第二个参数是数组，只处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到公共形状。步骤首先，导入所需的库 − import numpy as np 使用 array() 方法创建两个 NumPy 布尔数组 − arr1 = np.array([[False, False, False], [True, False, True]]) arr2 = np.array([[False, True, False], [False, False, False]]) 显示 ... 阅读更多

要返回掩码数组元素的方差，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.var()。使用 axis 参数设置轴。axis 设置为 0，用于列轴。返回数组元素的方差，这是分布分散程度的度量。默认情况下，方差是针对扁平化数组计算的，否则是在指定的轴上计算的。“axis”参数是计算方差的轴或轴。默认情况下，计算扁平化数组的方差。如果这是一个整数元组，则会对多个轴执行方差计算，而不是 ... 阅读更多

要逐元素计算一维数组和二维数组的按位或，请在 Python NumPy 中使用 numpy.bitwise_or() 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 |。第一个和第二个参数是数组，只处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到公共形状。where 参数是广播到输入的条件。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将 ... 阅读更多

要返回掩码数组元素的方差，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.var()。使用 axis 参数设置轴。axis 设置为 1，用于行轴。返回数组元素的方差，这是分布分散程度的度量。默认情况下，方差是针对扁平化数组计算的，否则是在指定的轴上计算的。“axis”参数是计算方差的轴或轴。默认情况下，计算扁平化数组的方差。如果这是一个整数元组，则会对多个轴执行方差计算，而不是 ... 阅读更多

要返回两个三维掩码数组的外积，请在 Python NumPy 中使用 ma.outer() 方法。第一个参数是输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第二个参数是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask（表示关联数组中没有无效值）或布尔值数组（确定关联数组的每个元素的值是否有效）。步骤首先，导入所需的库 − import ... 阅读更多

要比较两个数组并返回True（如果一个数组大于另一个数组），请使用Python NumPy中的numpy.char.greater()方法。NumPy提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持广泛的硬件和计算平台，并能很好地与分布式、GPU和稀疏数组库协同工作。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np创建两个一维字符串数组 −arr1 = np.array(['Bella', 'Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad', 'aaa']) arr2 = np.array(['Cio', 'Tom', 'Cena', 'Kate', 'Adams', 'brad', 'aa'])显示数组 −print("数组 1...", arr1) print("数组 2...", arr2)获取数组的类型 −print("我们的 ... 阅读更多