要返回用零左填充的数字字符串，请在 Python NumPy 中使用 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的字符串宽度。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型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) 获取数组的维度 - 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) 获取数组的维度 - 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。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是一个布尔值数组，用于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

要获取掩码数组的内存布局信息，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 的一个几乎完全兼容的替代方案，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。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是一个布尔值数组，用于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。轴设置为 0，表示列轴。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，否则针对指定的轴计算。 “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 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 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。轴设置为 1，表示行轴。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，否则针对指定的轴计算。“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，则将其扁平化。第二个参数是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其扁平化。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是一个布尔值数组，用于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

要比较并在数组大于另一个数组时返回 True，请在 Python NumPy 中使用 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。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。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("Array 1...", arr1) print("Array 2...", arr2) 获取数组的类型 - print("Our ... 阅读更多