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要将二维数组的数组元素的位向左移动,请在 Python NumPy 中使用 numpy.left_shift() 方法。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一个公共形状(这将成为输出的形状)。left_shift() 函数返回具有…阅读更多
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要从数组的(扁平)列表创建记录数组,请在 Python NumPy 中使用 numpy.core.records.fromarrays() 方法。“names”参数设置名称。字段名,可以指定为逗号分隔的字符串,格式为'col1, col2, col3',也可以指定为字符串列表或元组,格式为['col1', 'col2', 'col3']。可以使用空列表,在这种情况下,将使用默认字段名('f0'、'f1'、…)。它返回由给定 arrayList 列组成的记录数组。第一个参数是数组式对象的列表(例如列表、元组和 ndarrays)。dtype 是…阅读更多
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要将 uint8 数组的元素解压到二进制输出数组中,请在 Python NumPy 中使用 numpy.unpackbits() 方法。结果为二进制值(0 或 1)。轴是进行位解压的维度。“axis”参数设置轴。要设置要解压的元素数量,请使用“count”参数。非负数表示只解压 count 位。输入数组的每个元素代表一个位字段,应将其解压到二进制输出数组中。输出数组的形状为一维(如果 axis 为 None)或与…阅读更多
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要将整数的位向左移动,请在 Python NumPy 中使用 numpy.left_shift() 方法。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一个公共形状(这将成为输出的形状)。left_shift() 函数返回位向左移动 x2 次的 x1…阅读更多
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要将二进制数组的元素打包到 uint8 数组中的位中,请在 Python NumPy 中使用 numpy.packbits() 方法。结果通过在末尾插入零位来填充到完整的字节。轴是进行位打包的维度。None 表示打包扁平化的数组。bitorder 是输入位的顺序。“big”将模拟 bin(val),[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1] ⇒ 3 = 0b00000011,“little”将反转顺序,因此 [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0] ⇒ 3。默认为“big”。packbits() 函数返回…阅读更多
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要构建矩阵块,请在 Python NumPy 中使用 numpy.block() 方法。最内层列表中的块沿最后一个维度 (-1) 连接,然后沿倒数第二个维度 (-2) 连接,依此类推,直到到达最外层列表。块可以是任何维度,但不会使用正常的规则进行广播。相反,将插入大小为 1 的前导轴,以使所有块的 block.ndim 相同。这主要用于处理标量,这意味着像 np.block([v, 1]) 这样的代码是有效的,其中 v.ndim == 1。步骤首先,导入所需的库 - import…阅读更多
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要比较并返回 True,如果数组小于另一个数组,请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.less() 方法。arr1 和 arr2 是相同形状的两个输入字符串数组。与 numpy.greater 不同,此比较是通过首先从字符串末尾去除空格字符来执行的。此行为是为了向后兼容 numarray。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创建两个一维字符串数组 - arr1 = np.array(['Bella', 'Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad', 'aaa']) arr2 = np.array(['Cio',…阅读更多
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要返回元素中行的列表,在换行符处中断,请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.splitlines() 方法。第一个参数是输入数组。keepends 参数建议除非给出 keepends 并为 true,否则换行符不包含在结果列表中。splitlines() 函数返回一个列表对象数组。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创建一个数组 - arr = np.array(["BellaCio", "BradPitt", "KatiePerry"])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
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Python NumPy 中使用 numpy.ma.choose() 方法可以根据一组选择项构造一个新的数组。给定一个整数数组和 n 个选择数组列表,此方法将创建一个新的数组,合并每个选择数组。当索引中的值为 i 时,新数组将具有 choices[i] 在相同位置处包含的值。choices 参数是选择数组。索引数组和所有选择数组都应该广播到相同的形状。mode 参数指定越界索引的行为:'raise':引发错误;'wrap':循环……阅读更多