要对掩码数组的每个元素执行与给定标量值的与操作，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__iand__() 方法。返回 self&=value。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式…… 阅读更多

要扩展数组的形状，请使用 numpy.expand_dims() 方法。插入一个新轴，该轴将出现在扩展数组形状的轴位置。该函数返回维度增加的输入数组的视图。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库兼容。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 array() 方法创建一个数组 - arr = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30]) 显示…… 阅读更多

要对掩码数组的每个元素执行右移位操作，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__irshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要生成一个模拟广播的对象，请在 Python NumPy 中使用 numpy.broadcast() 方法。如果上述规则产生有效结果，并且满足以下条件之一，则一组数组被称为可广播的：数组具有完全相同的形状。数组具有相同的维度数，并且每个维度的长度要么是公共长度，要么是 1。维度过少的数组可以在其形状前添加一个长度为 1 的维度，以便满足上述属性。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建两个数组 - arr1 = np.array([[5, … 阅读更多

要对掩码数组的每个元素执行左移位操作，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__ilshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要将指定的轴向后滚动，直到它位于给定位置，请在 Python NumPy 中使用 numpy.moveaxis() 方法。这里，第一个参数是输入数组；第二个参数是要滚动的轴。其他轴的位置相对于彼此不会改变；第三个参数是起始位置，即当起始轴时，轴将滚动到此位置之前。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个全为一的数组 - arr = np.ones((2, 3, 4, 5)) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取数据类型 - print("Array datatype...", arr.dtype) 获取维度…… 阅读更多

要将掩码数组的每个元素提高到给定标量值，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__ipow__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式…… 阅读更多

要将数组的轴移动到新位置，请在 Python NumPy 中使用 numpy.moveaxis() 方法。这里，第一个参数是应该重新排序其轴的数组；第二个参数是源整数或整数序列，即要移动的轴的原始位置。这些必须是唯一的；第三个参数是目标整数或整数序列。每个原始轴的目标位置。这些也必须是唯一的。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个全为零的数组 - arr = np.zeros((2, 3, 4)) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取数据类型…… 阅读更多

要将整数的位向左移动，请在 Python NumPy 中使用 numpy.left_shift() 方法。我们将移动计数设置为一个新数组。通过在 x1 的右侧附加 x2 个 0 来将位向左移动。由于数字的内部表示形式为二进制格式，因此此操作等效于将 x1 乘以 2**x2。x1 是输入值。x2 是要附加到 x1 的零的个数。必须是非负数。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到公共形状（这将成为…… 阅读更多

对于数组上的一维迭代器，请在 Python NumPy 中使用 numpy.flat() 方法。这是一个 numpy.flatiter 实例，其行为类似于 Python 的内置迭代器对象，但不是其子类。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库兼容。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个二维数组 - arr = np.array([[36, 36, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]]) 显示我们的数组…… 阅读更多