1、np.where()
np.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的向量化版本,它有两种用法:
- np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时,第一个参数表示条件,当条件成立时where方法返回x,当条件不成立时where返回y;
- np.where(condition) 当where内只有一个参数时,那个参数表示条件,当条件成立时,where返回的是每个符合condition条件元素的坐标,返回的是以元组的形式;
2、ndarray.astype()
astype()方法可对数组的元素类型进行转换;
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = a.astype(np.float)
c = a.astype(np.complex)
print(b.dtype)
print(b)
print(c.dtype)
print(c)
float64
[1. 2. 3.]
complex128
[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]
3、ndarray.dtype
ndarray.dtype可以得到数组元素的类型;
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print(a.dtype)
输出结果:
int32
4、ndarray.reshape()
ndarray.reshape()可以改变数组形状;
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
print(a)
b = a.reshape(2,6)
print(b)
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]]
5、ndarray.shape()
ndarray.shape获得数组的形状,返回元祖(几行,几列) ;
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
print(a.shape)
print(b.shape)
输出:
(3,)
(3, 4)