python import numpy_python之numpy

1、用np.r_[]与np.c_[]将数组按行与列连接

importnumpy as np

a=np.array([1,2,3])

b=np.array([4,5,6])

c=np.c_[a,b] #按行连接

d=np.r_[a,b] #按列连接

print(c)print(d)'''结果为：

[[1 4]

[2 5]

[3 6]]

[1 2 3 4 5 6]'''

2、用np.meshgrid()生成网格点坐标，可以用于等高线图

importnumpy as np

a= np.array([0, 1]) #横坐标范围

b = np.array([2, 3, 4]) #纵坐标范围

x, y = np.meshgrid(a, b) #生成网格点坐标

print('x:',x) #输出网格点的x坐标

print('y:',y) #输出网格点的y坐标

'''结果：

x: [[0 1]

[0 1]

[0 1]]

y: [[2 2]

[3 3]

[4 4]]'''

3、np.ravel()和np.flatten()将数组降为1维，区别是np.ravel()返回视图，np.flatten()返回一份拷贝。另外可以直接调用数组array类的方法array.ravel()和array.flatten()来达到效果。

importnumpy as np

a= np.array([[0, 1],[2,3]])

b=a.ravel() #调用类的方法

c=np.ravel(a) #调用函数

print('b:',b)print('c:',c)'''结果：

b: [0 1 2 3]

c: [0 1 2 3]'''

4、np.where(condition,x,y)，用法1：设置参数x、y，若满足condition的元素替换为x，否则替换为y，作用于array的每一个元素；用法2：没有设置x、y，以array类型返回满足condition的元素在array中的位置。

importnumpy as np

x=np.arange(9)print('<4的元素替换为0，否则替换为0:',np.where(x<4,0,1))print('以array返回<4的元素位置:',np.where(x<4))'''结果：

<4的元素替换为0，否则替换为0: [0 0 0 0 1 1 1 1 1]

以array返回<4的元素位置: (array([0, 1, 2, 3], dtype=int64),)'''

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