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Numpy 配列データの追加、削除、変更、およびクエリ

不言オリジナル: 2018-06-04 16:11:172604ブラウズ

この記事では、Numpy 配列データの追加、削除、変更、クエリを主に紹介します。これで、必要な友達が参照できるようになります。

追加。削除、変更、確認する方法はたくさんありますが、ここでは一般的に使用される方法をいくつか紹介します。

>>> import numpy as np 
>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])#创建3行2列二维数组。 
>>> a 
array([[1, 2], 
  [3, 4], 
  [5, 6]]) 
>>> a = np.zeros(6)#创建长度为6的，元素都是0一维数组 
>>> a = np.zeros((2,3))#创建3行2列，元素都是0的二维数组 
>>> a = np.ones((2,3))#创建3行2列，元素都是1的二维数组 
>>> a = np.empty((2,3)) #创建3行2列,未初始化的二维数组 
>>> a = np.arange(6)#创建长度为6的，元素都是0一维数组array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) 
>>> a = np.arange(1,7,1)#结果与np.arange(6)一样。第一，二个参数意思是数值从1〜6,不包括7.第三个参数表步长为1. 
a = np.linspace(0,10,7) # 生成首位是0，末位是10，含7个数的等差数列[ 0.   1.66666667 3.33333333 5.   6.66666667 8.33333333 10.  ] 
a = np.logspace(0,4,5)#用于生成首位是10**0，末位是10**4，含5个数的等比数列。[ 1.00000000e+00 1.00000000e+01 1.00000000e+02 1.00000000e+03 1.00000000e+04]

increase

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> b = np.array([[10,20],[30,40],[50,60]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[ 1, 2],
  [ 3, 4],
  [ 5, 6],
  [10, 20],
  [30, 40],
  [50, 60]])
>>> np.hstack((a,b))
array([[ 1, 2, 10, 20],
  [ 3, 4, 30, 40],
  [ 5, 6, 50, 60]])

異なる次元の配列の直接加算は明らかに許可されていません。ただし、n 列ベクトルと m 列行ベクトルを使用して n × m 行列を構築できます

>>> a = np.array([[1],[2]]) 
>>> a 
array([[1], 
  [2]]) 
>>> b=([[10,20,30]])#生成一个list，注意，不是np.array。 
>>> b 
[[10, 20, 30]] 
>>> a+b 
array([[11, 21, 31], 
  [12, 22, 32]]) 
>>> c = np.array([10,20,30]) 
>>> c 
array([10, 20, 30]) 
>>> c.shape 
(3,) 
>>> a+c 
array([[11, 21, 31], 
  [12, 22, 32]])

check

>>> a
array([[1, 2],
  [3, 4],
  [5, 6]])
>>> a[0] # array([1, 2])
>>> a[0][1]#2
>>> a[0,1]#2
>>> b = np.arange(6)#array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> b[1:3]#右边开区间array([1, 2])
>>> b[:3]#左边默认为 0array([0, 1, 2])
>>> b[3:]#右边默认为元素个数array([3, 4, 5])
>>> b[0:4:2]#下标递增2array([0, 2])

NumPy の where 関数は

np を使用します。 (条件、x、y)、最初のパラメーターはブール配列、2 番目のパラメーターと 3 番目のパラメーターはスカラーまたは配列にすることができます。

cond = numpy.array([True,False,True,False]) 
a = numpy.where(cond,-2,2)# [-2 2 -2 2] 
cond = numpy.array([1,2,3,4]) 
a = numpy.where(cond>2,-2,2)# [ 2 2 -2 -2] 
b1 = numpy.array([-1,-2,-3,-4]) 
b2 = numpy.array([1,2,3,4]) 
a = numpy.where(cond>2,b1,b2) # 长度须匹配# [1,2,-3,-4]

Change

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> a[0] = [11,22]#修改第一行数组[1,2]为[11,22]。 
>>> a[0][0] = 111#修改第一个元素为111,修改后，第一个元素“1”改为“111”。 
 
>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> b = np.array([[10,20],[30,40],[50,60]]) 
>>> a+b #加法必须在两个相同大小的数组键间运算。 
array([[11, 22], 
  [33, 44], 
  [55, 66]])

異なる次元の配列の直接加算は明らかに許可されていません。しかし、n 列ベクトルと m 列行ベクトルを使用して、n×m 行列

>>> a = np.array([[1],[2]])
>>> a
array([[1],
  [2]])
>>> b=([[10,20,30]])#生成一个list，注意，不是np.array。
>>> b
[[10, 20, 30]]
>>> a+b
array([[11, 21, 31],
  [12, 22, 32]])
>>> c = np.array([10,20,30])
>>> c
array([10, 20, 30])
>>> c.shape
(3,)
>>> a+c
array([[11, 21, 31],
  [12, 22, 32]])

配列と数値の加算、減算、乗算、除算の演算を構築することができます。これはブロードキャストと同等です。、この操作を各要素にブロードキャストします。

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> a*2#相当于a中各个元素都乘以2.类似于广播。 
array([[ 2, 4], 
  [ 6, 8], 
  [10, 12]]) 
>>> a**2 
array([[ 1, 4], 
  [ 9, 16], 
  [25, 36]]) 
>>> a>3 
array([[False, False], 
  [False, True], 
  [ True, True]]) 
>>> a+3 
array([[4, 5], 
  [6, 7], 
  [8, 9]]) 
>>> a/2 
array([[0.5, 1. ], 
  [1.5, 2. ], 
  [2.5, 3. ]])

削除

方法 1:

a=a[0] などの検索メソッドを使用します。操作後、a には 1 行だけが残ります。。

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> a[0] 
array([1, 2])

方法 2:

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> np.delete(a,1,axis = 0)#删除a的第二行。 
array([[1, 2], 
  [5, 6]]) 
>>> np.delete(a,(1,2),0)#删除a的第二，三行。 
array([[1, 2]]) 
>>> np.delete(a,1,axis = 1)#删除a的第二列。 
array([[1], 
  [3], 
  [5]])

方法 3:

最初に分割し、次にスライス a=a[0] に従って値を割り当てます。

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) 
>>> np.hsplit(a,2)#水平分割（搞不懂，明明是垂直分割嘛？） 
[array([[1], 
  [3], 
  [5]]), array([[2], 
  [4], 
  [6]])] 
>>> np.split(a,2,axis = 1)#与np.hsplit(a,2)效果一样。 
 
>>> np.vsplit(a,3) 
[array([[1, 2]]), array([[3, 4]]), array([[5, 6]])] 
>>> np.split(a,3,axis = 0)#与np.vsplit(a,3)效果一样。

Numpy 配列データの追加、削除、変更、およびクエリ

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