高度なnumpyの

配列演算

任意の2つの等しいサイズの配列との間の算術演算は、操作子の方法によって適用されます。

ARR1 = np.array（[1,2,3]、[4,5,6 ]]）
ARR2は = np.array（[4,2,1]、[7,2,4 ]]）
 プリント（ARR1 +のARR2である）
 プリント（' ---セパレータ--- ' ）
 印刷（/ 1 ARR1の）
 印刷（' ---区切り--- ' ）
 を印刷（ARR1> ARR2があるの）

 

 

インデックスとスライスしました

LIST1 =リスト（範囲（10 ））
配列1 = np.array（list_1）
list1_slice = LIST1 [5：8 ]
array1_slice = ARRAY1 [5：8 ]
array1_copy = array1.copy（）
list1_slice [ 1] = 12 
array1_slice [ 1] = 12 
array1_copy [ -1] = 20
 プリント（LIST1）     ＃アウト：[0、1、2、3、4、5、6、7、8、9] 
印刷（配列1 ）     ＃アウト：[0 1 2 3 4 8 12 7 8 9]

 

• アレイのスライスは、元の配列の図であり、データがコピーされない、任意の変更の配列をビューに反映されるであろう。
• スライスはリストの元のコピーは、セクションの元のリストには影響しません変更の一覧です。
• コピーは、スライスのアレイ、アレイレプリケーションを表示することができる、例えば= array1_copy所望array1.copy（）

 

多次元配列

ARR = np.array（[1,2,3]、[4,5,6]、[7,8,9 ]]）
 プリント（ARR [1]）           ＃アウト：[4 5 6] 
印刷（ARR [1] [1]）        ＃5：うち
プリント（ARR [1,1]）         ＃5：うち
プリント（ARR [1：1]）        ＃アウト：[5~8] 
の印刷（ARR [1：1 ： ]）       
 ＃ [[5,6] 
＃ [8,9]

 

ブールインデックス

arr_b = np.array（[FALSE、TRUE、TrueまたはFalse]）
arr_a = np.arange（4 ）
arr_a [arr_b]           ＃アウト：配列（[1、2]） 
＃取反操作 
arr_a [〜arr_b]          ＃アウト：配列（[0,3]）

 

• ブール論理演算子はインデックス＆貼り合わせを使用することができます|
• また、<<を使用することができる= >> = =！=

 

魔法のインデックス

• 魔法のインデックスと異なるスライス、常にデータをコピー新しい配列に

 

軸トランスデューサアレイと転置

2次元の場合