要将整数的位右移，请在 Python Numpy 中使用 numpy.right_shift() 方法。位右移 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，其位右移 x2 次。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。步骤首先，导入… 阅读更多

要逐元素计算两个数组的按位异或，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。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值。… 阅读更多

要就地将掩码数组的每个元素除以标量值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__itruediv__() 方法。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，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种各样的硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和… 阅读更多

要逐元素计算一维数组和二维数组的按位异或，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 数组。我们已插入 int 类型的元素 - arr1 = np.array([32, 95, 82, 69, 38, 49]) arr2… 阅读更多

要就地将标量值与掩码数组的每个元素相加，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__iadd__() 方法。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，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种各样的硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏… 阅读更多

要在字符串数组中用固定的制表符大小替换制表符字符，请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.expandtabs() 方法。“tabsize”参数用于将制表符替换为 tabsize 个空格。如果未给出，则默认为 8 个空格。expandtabs() 函数返回每个字符串元素的副本，其中所有制表符都替换为一个或多个空格，具体取决于当前列和给定的 tabsize。每出现一个换行符，列号就会重置为零。这无法识别其他非打印字符或转义序列。numpy.char 模块提供了一组矢量化字符串操作… 阅读更多

要返回每个字符串元素的副本，其中所有制表符都替换为空格，请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.expandtabs() 方法。我们还可以设置“tabsize”参数，即用 tabsize 个空格替换制表符。如果未给出，则默认为 8 个空格。expandtabs() 函数返回每个字符串元素的副本，其中所有制表符都替换为一个或多个空格，具体取决于当前列和给定的 tabsize。每出现一个换行符，列号就会重置为零。这无法识别其他非打印字符或转义序列。numpy.char 模块提供… 阅读更多

要解码已编码的字符串数组值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.decode() 方法。“encoding”参数设置编码时使用的编码名称。可用的编解码器集来自 Python 标准库，可以在运行时扩展。结果的类型将取决于指定的编码。“numpy.char”模块提供了一组针对 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型数组的矢量化字符串操作。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(['Bella', 'Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad']) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取… 阅读更多

要编码字符串数组值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.encode() 方法。arr 是要编码的输入数组。“encoding”参数设置编码名称。可用的编解码器集来自 Python 标准库，可以在运行时扩展。结果的类型将取决于指定的编码。“numpy.char”模块提供了一组针对 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型数组的矢量化字符串操作。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(['zbellazz' 'zztoMzzz' 'zzjohnzz' 'zzkatEzz' 'zzamyzzz' 'zzbradzz']) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取… 阅读更多

要返回一个数组的副本，其中其元素在一个长度为width的字符串中居中，请使用Python NumPy中的numpy.char.center()方法。width是结果字符串的长度。该函数返回str或unicode类型的输出数组，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(['bella', '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…的维度 阅读更多