要从文本形式的记录列表创建 recarray，请在 Python NumPy 中使用 numpy.core.records.fromrecords() 方法。名称使用“names”参数设置。字段名称，可以以“col1, col2, col3”形式的逗号分隔字符串指定，也可以以['col1', 'col2', 'col3']形式的字符串列表或元组指定。可以使用空列表，在这种情况下使用默认字段名称（'f0'，'f1'，…）。数据类型使用“dtype”参数设置。第一个参数是数据，同一字段中的数据可能是异构的 - 它们将被提升到… 阅读更多

要连接数组序列，请在 Python NumPy 中使用 numpy.stack() 方法。该函数返回的堆叠数组比输入数组多一个维度。axis 参数指定结果维度中新轴的索引。例如，如果 axis=0，它将是第一个维度，如果 axis=-1，它将是最后一个维度。out 参数，如果提供，则为放置结果的目标。形状必须正确，与如果没有指定 out 参数，stack 将返回的形状匹配。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np创建… 阅读更多

使用 numpy.squeeze() 方法压缩数组形状。这将从特定轴上的数组中删除长度为一的轴。轴使用“axis”参数设置。此处我们设置了轴 0。该函数返回输入数组，但删除了所有或一部分长度为 1 的维度。这始终是 a 本身或输入数组的视图。如果所有轴都被压缩，则结果是 0d 数组而不是标量。轴选择形状中长度为一的条目的一部分。如果选择的轴的形状条目… 阅读更多

使用 numpy.squeeze() 方法压缩数组形状。这将从特定轴上的数组中删除长度为一的轴。轴使用“axis”参数设置。该函数返回输入数组，但删除了所有或一部分长度为 1 的维度。这始终是 a 本身或输入数组的视图。如果所有轴都被压缩，则结果是 0d 数组而不是标量。轴选择形状中长度为一的条目的一部分。如果选择的轴的形状条目大于一，则会引发错误… 阅读更多

在 Python NumPy 中使用 numpy.squeeze() 方法压缩数组形状。这将从数组中删除长度为一的轴。该函数返回输入数组，但删除了所有或一部分长度为 1 的维度。这始终是 a 本身或输入数组的视图。如果所有轴都被压缩，则结果是 0d 数组而不是标量。轴选择形状中长度为一的条目的一部分。如果选择的轴的形状条目大于一，则会引发错误。步骤首先，导入所需的库… 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。该函数返回输入数组的视图，其维度数量增加。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np使用 array() 方法创建数组 -arr = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])显示… 阅读更多

要逐元素计算两个二维数组的按位或，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，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一个公共形状。where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，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… 阅读更多

要逐元素计算两个布尔数组的按位或，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，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一个公共形状。where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，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… 阅读更多

要屏蔽包含掩码值的二维数组的行和/或列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_rowcols() 方法。该函数返回输入数组的修改版本，根据 axis 参数的值进行屏蔽。屏蔽包含掩码值的二维数组的整行和/或整列。屏蔽行为使用 axis 参数进行选择 -如果 axis 为 None，则屏蔽行和列。如果 axis 为 0，则仅屏蔽行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅屏蔽列。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma创建一个带有… 阅读更多

要屏蔽包含掩码值的二维数组的行和/或列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_rowcols() 方法。该函数返回输入数组的修改版本，根据 axis 参数的值进行屏蔽屏蔽包含掩码值的二维数组的整行和/或整列。屏蔽行为使用 axis 参数进行选择 -如果 axis 为 None，则屏蔽行和列。如果 axis 为 0，则仅屏蔽行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅屏蔽列。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma创建一个带有… 阅读更多