要将 uint8 数组的元素解包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）。轴是进行位解包的维度。使用“axis”参数设置轴。要设置要解包的元素数量，请使用“count”参数。非负数表示仅解包 count 位。输入数组的每个元素都表示一个位字段，该位字段应解包到二进制输出数组中。输出数组的形状是 1-D（如果 axis 为 None）或与……相同 阅读更多

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 0 的数量。必须是非负数。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到公共形状（这将成为输出的形状）。left_shift() 函数返回位移了 x2 次的 x1…… 阅读更多

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。字段名称，可以作为逗号分隔的字符串指定，格式为“col1, col2, col3”，也可以作为列表或元组字符串指定，格式为 ['col1', 'col2', 'col3']。可以使用空列表，在这种情况下使用默认字段名称（'f0'，'f1'，…）。它返回由给定的 arrayList 列组成的记录数组。第一个参数是数组状对象的列表（例如列表、元组和 ndarray）。dtype 是…… 阅读更多

要将二进制值的数组元素打包到 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为完整的字节。轴是进行位打包的维度。None 表示打包扁平化数组。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

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。而是插入大小为 1 的前导轴，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

要比较数组并返回 True（如果一个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', 'aaa']) arr2 = np.array(['Cio', ... 阅读更多

要返回元素中各行的列表，并在行边界处中断，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

使用 Python Numpy 中的 numpy.ma.choose() 方法，使用一组选项构造一个新数组。给定一个整数数组和一个 n 个选择数组的列表，此方法将创建一个合并每个选择数组的新数组。如果 index 中的值为 i，则新数组将具有 choices[i] 在相同位置包含的值。choices 参数是选择数组。索引数组和所有选择都应可广播到相同的形状。mode 参数指定超出范围的索引的行为方式 - 'raise'：引发错误'wrap'：环绕…… 阅读更多

要连接数组序列，请在 Python Numpy 中使用 numpy.stack() 方法。axis 参数指定结果维度中新轴的索引。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。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。如果提供 out 参数，则目标…… 阅读更多

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。使用“dtype”参数设置数据类型。它返回由给定的 arrayList 列组成的记录数组。第一个参数是数组状对象的列表（例如列表、元组和 ndarray）。dtype 是所有数组的有效 dtype。如果 dtype 为 None，则 formats、names、titles、aligned、byteorder 参数将传递给 numpy.format_parser 以构造 dtype。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np使用 numpy.array() 方法创建一个新数组 - arr1 = np.array([[5, 10, ... 阅读更多