要将二维数组的数组元素的位向右移位，请使用 Python NumPy 中的 numpy.right_shift() 方法。位向右移动 x2 次。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，其位向右移动 x2 次。如果 x1 和 x2 都是…… 阅读更多

要将整数的位向右移位，请使用 Python NumPy 中的 numpy.right_shift() 方法。我们将移位计数设置为一个新数组。位向右移动 x2 次。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，其位向右移动 x2 次。这是…… 阅读更多

要返回字符串的逐元素副本，其中大写字符转换为小写字符，反之亦然，请使用 Python NumPy 中的 numpy.char.swapcase() 方法。对于 8 位字符串，此方法取决于区域设置。swapcase() 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 ... 阅读更多

要返回一个已删除前导和尾随字符的数组副本，请使用 Python NumPy 中的 numpy.char.strip() 方法。“chars”参数用于设置一个指定要删除的字符集的字符串。如果省略或为 None，则 chars 参数默认为删除空格。chars 参数不是前缀；而是删除其所有值的组合。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 创建一个带有一些前导和尾随字符的一维字符串数组 ... 阅读更多

要返回掩码数组元素的对角线之和，请使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.trace()。offset 参数是与主对角线偏移的对角线的偏移量。可以是正数也可以是负数。默认为 0。axis 1 和 axis 2 是用作 2-D 子数组（从中应获取对角线）的第一轴和第二轴的轴。默认为 a 的前两轴。dtype 确定返回数组和累加器的数 据类型，其中元素相加。如果 dtype 的值为 None 且 a ... 阅读更多

要将掩码数组转换为浮点类型，请使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.__float__() 方法。掩码要么是 nomask（表示没有关联数组的值无效），要么是布尔数组，它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() 方法创建一个数组 - arr = np.array([30]) print("Array...", arr) print("Array type...", arr.dtype) 获取数组的维数 - print("Array Dimensions...", arr.ndim) 创建一个掩码数组 - maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[False]) print("Our Masked Array", maskArr) print("Our Masked Array type...", ... 阅读更多

要从掩码数组获取虚部，请使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.imag 属性。此属性是此 MaskedArray 虚部的视图。掩码要么是 nomask（表示没有关联数组的值无效），要么是布尔数组，它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() 方法创建一个复数元素数组 - arr = np.array([68.+4.j , 49.+7.j , 120.+2.j , 64.+0.j]) print("Array..", arr) print("Get the imaginary part", ... 阅读更多

要获取遍历数组时每个维度要步进的字节元组，请使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.strides 属性。数组 a 中元素 (i[0]，i[1]，…，i[n]) 的字节偏移量为 - offset = sum(np.array(i) * a.strides) 掩码要么是 nomask（表示没有关联数组的值无效），要么是布尔数组，它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() 方法创建一个数组 - arr = np.array([[35, 85], [67, 33]]) ... 阅读更多

要获取掩码数组使用的总字节数，请使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.nbytes 属性。不包括数组对象非元素属性使用的内存。掩码要么是 nomask（表示没有关联数组的值无效），要么是布尔数组，它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

要比较两个字符串数组是否相等并返回 True，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.equal() 方法。arr1 和 arr2 是两个形状相同的输入字符串数组。与 numpy.equal 不同，此比较是在首先去除字符串末尾的空格字符后执行的。此行为是为了与 numarray 保持向后兼容性。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']) arr2 = np.array(['Cio', 'Tom', 'Cena', ... 阅读更多