要返回一个布尔数组，其中在数组中的字符串元素以前缀开头时为 True，请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.startswith() 方法。该方法输出一个布尔数组。第一个参数是输入数组。第二个参数是前缀。使用可选的 start 参数，从该位置开始测试。使用可选的 end 参数，在该位置停止比较。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', 'KmY', '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...", ... 阅读更多

要返回字符串中找到子字符串 sub 的最低索引，请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.find() 方法。该方法返回整数输出数组。如果未找到 sub，则返回 -1。第一个参数是输入数组。第二个参数是要搜索的子字符串步骤首先，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...", arr.ndim) 获取数组的形状 - print("Our Array Shape...", arr.shape) 获取 ... 阅读更多

要返回一个布尔数组，其中在数组中的字符串元素以后缀结尾时为 True，请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.endswith() 方法。该方法输出一个布尔数组。第一个参数是输入数组。第二个参数是后缀。使用可选的 start 参数，从该位置开始测试。使用可选的 end 参数，在该位置停止比较。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', 'CRADlE']) 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

要测试不同大小的相似 int 类型是否为整数类的子类型，请在 Python Numpy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。参数是 dtype 或可强制转换为 dtype 的对象。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 在 Numpy 中使用 issubdtype() 方法。检查不同大小的整数数据类型 - print("Result...", np.issubdtype(np.int16, np.signedinteger)) print("Result...", np.issubdtype(np.int32, np.signedinteger)) print("Result...", np.issubdtype(np.int64, np.signedinteger)) print("Result...", np.issubdtype(np.int16, np.integer)) print("Result...", np.issubdtype(np.int32, np.integer)) print("Result...", np.issubdtype(np.int64, np.integer))示例import numpy as np # 要测试不同大小的相似 int 类型是否为整数类的子类型，请在 Python Numpy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。 # 参数是 ... 阅读更多

梯度是使用内部点的二阶精确中心差分以及边界处的一阶或二阶精确单侧（向前或向后）差分计算的。因此，返回的梯度与输入数组具有相同的形状。第一个参数 f 是一个 N 维数组，包含标量函数的样本。第二个参数是 varargs，即 f 值之间的间距。所有维度的默认单位间距。第三个参数是 edge_order{1, 2}，即梯度是使用边界处的 N 阶精确差分计算的。默认值：1。第四个参数是梯度，... 阅读更多

要计算第 n 个离散差分，请使用 numpy.diff() 方法。第一个差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，沿着给定的轴，更高的差分是通过递归使用 diff 计算的。diff() 方法返回第 n 个差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，该轴的维度比 n 小。输出的类型与 a 中任意两个元素之间差分的类型相同。在大多数情况下，这与 a 的类型相同。一个值得注意的例外是 datetime64，它导致 ... 阅读更多

自然对数 log 是指数函数的反函数，因此 log(exp(x)) = x。自然对数是以 e 为底的对数。该方法返回 x 的自然对数，逐元素计算。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数是输入值，类似数组。第二个参数是 out，结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）必须具有等于输出数量的长度 ... 阅读更多

要将角度从度转换为弧度，请在 Python Numpy 中使用 numpy.radians() 方法。该方法返回相应的弧度值。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数是以度为单位的输入数组。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是 ndarray，结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）必须具有等于输出数量的长度。第三个参数 ... 阅读更多

要更改 networkx/matplotlib 图形绘制的属性，我们可以采取以下步骤 -步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用边、名称或图形属性初始化一个图形。添加图形的属性。在 u 和 v 之间添加一条边。从图形中获取边属性。使用圆圈定位节点。使用 Matplotlib 绘制图形 G。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.Graph() G.add_edge(0, 1, color='r', weight=2) G.add_edge(1, 2, color='g', weight=4) G.add_edge(2, 3, color='b', weight=6) G.add_edge(3, 4, ... 阅读更多

要在 Python 中使用 matplotlib 填充多边形内的区域，我们可以采取以下步骤 -步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个图形和一组子图。获取多边形的实例。获取具有可迭代多边形的补丁的通用集合。将“collection”添加到 axes 的集合中；返回集合。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import PatchCollection from matplotlib.patches import Polygon import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots(1) polygon = Polygon(np.random.rand(6, 2), closed=True, alpha=1) ... 阅读更多