【numpy】数据处理

文章概览

用于数据处理

生成数据

# 等差数组
x1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5)	# 通过个数
a = np.arange(0,100,10)				# 通过差值

# 随机数
c = np.random.uniform(-1, 1, (2, 2))	# 最小值, 最大值, 数据形状

数据类型

import numpy as np
# 改变
# 改变形状
a = a.reshape(11, 1)
# 复制
a = np.tile(a, 2)		# 第二个可以是元组
# 拼接
np.concatenate([a,b],axis=0)
np.vstack([a,b])
np.hstack([a,b])

函数	用途
new_list = np.append(old_list, [1,2,3])	添加
new_list = np.insert(old_list, 2， [1,2,3])	插入
new_list = np.delate(old_list, [1,2,3])	删除

数据处理

# 找到数组中值小于阈值的位置
loc = np.where(result <= threshold)		# 返回两个数组，分别对应x和y

多想多做，发篇一作