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2022-11-03
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数学建模
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wellorbetter
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numpy入门<二>
链接数组1、concatenate((arr1, arr2…), axis)前面跟数组组成的元组，后面跟想要链接的维度(即保持其他维度不变，在axis维度上进行合并),默认是0 12345678910111213141516171819arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.concatenate((arr1, arr2)) print(arr) res: [1 2 3 4 5 6] arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) print(arr) res: [[1 2 5 6] [3 4 7 8]] ``` ### 2、stack((arr1, arr2…), axis) 前面也是跟链接的数组，后面链接的维度，在axis维度上进行链接，axis默认为0，stack堆叠，顾名思义是要在...
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numpy入门<一>
numpy入门参考w3cschool numpy tutorial(基本上就是照着翻译，然后加入自己的理解，顺便把代码结果附上，over)数组可以将list tuple直接通过array()转化成ndarray 12345678910111213import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) // arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5)) printf(arr) printf(type(arr)) ``` numpy的数组存在维度，当然python可以通过list嵌套实现，但是并不是真正意义上的数组，肯定没有这个快，而且没有现成的方法可以通过x.ndim方法来检查数组的维度前面提到可以通过np.array()来转化一个数组，后面可以跟一个参数ndim来显示的指定维度(不显示地指定ndim的参数的话，会根据传入的list..的维度来决定数组的维度) arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)print(arr)res: [[[[[1 2 3...
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