要将整数的位向右移位，请在 Python NumPy 中使用 numpy.right_shift() 方法。位向右移 x2 位。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 除以 2**x2。x1 是输入值。x2 是要从 x1 右侧移除的位数。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到公共形状。right_shift() 函数返回 x1，其位向右移位 x2 次。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。步骤首先，导入…… 阅读更多

要逐元素计算两个数组的按位异或，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 1 个和第 2 个参数是数组，仅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 参数是广播到输入上的条件。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值…… 阅读更多

要就地用标量值真除掩码数组的每个元素，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__itruediv__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无值无效，或者是一个布尔数组，它决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

要逐元素计算一维数组和二维数组的按位异或，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 1 个和第 2 个参数是数组，仅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 数组。我们已插入 int 类型的元素 −arr1 = np.array([32, 95, 82, 69, 38, 49]) arr2…… 阅读更多

要就地将标量值与掩码数组的每个元素相加，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__iadd__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无值无效，或者是一个布尔数组，它决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 和稀疏…… 阅读更多

要替换字符串数组中用固定的 tabsize 的制表符，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.expandtabs() 方法。“tabsize”参数用于将制表符替换为 tabsize 个空格。如果未给出，则默认为 8 个空格。expandtabs() 函数返回每个字符串元素的副本，其中所有制表符都替换为一个或多个空格，具体取决于当前列和给定的 tabsize。在字符串中出现每个换行符后，列号将重置为零。这无法理解其他非打印字符或转义序列。numpy.char 模块提供了一组矢量化字符串操作…… 阅读更多

要返回每个字符串元素的副本，其中所有制表符都替换为空格，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.expandtabs() 方法。我们还可以设置“tabsize”参数，即用 tabsize 个空格替换制表符。如果未给出，则默认为 8 个空格。expandtabs() 函数返回每个字符串元素的副本，其中所有制表符都替换为一个或多个空格，具体取决于当前列和给定的 tabsize。在字符串中出现每个换行符后，列号将重置为零。这无法理解其他非打印字符或转义序列。numpy.char 模块提供…… 阅读更多

要解码已编码的字符串数组值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.decode() 方法。“encoding”参数设置编码时使用的编码名称。可用的编解码器集合来自 Python 标准库，并且可以在运行时扩展。结果的类型将取决于指定的编码。numpy.char 模块提供了一组用于 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型数组的矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np 创建一个字符串的一维数组 −arr = np.array(['Bella', 'Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad']) 显示我们的数组 −print("Array...", arr) 获取…… 阅读更多

要编码字符串数组值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.encode() 方法。arr 是要编码的输入数组。“encoding”参数设置编码的名称。可用的编解码器集合来自 Python 标准库，并且可以在运行时扩展。结果的类型将取决于指定的编码。numpy.char 模块提供了一组用于 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型数组的矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np 创建一个字符串的一维数组 −arr = np.array(['zbellazz' 'zztoMzzz' 'zzjohnzz' 'zzkatEzz' 'zzamyzzz' 'zzbradzz']) 显示我们的数组 −print("Array...", arr) 获取…… 阅读更多

要返回数组的副本，其元素在长度为 width 的字符串中居中，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.center() 方法。width 是结果字符串的长度。该函数返回 str 或 unicode 的输出数组，具体取决于输入类型。numpy.char 模块提供了一组用于 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型数组的矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np 创建一个字符串的一维数组 −arr = np.array(['bella', '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…… 阅读更多