《Python数据分析》一2.3 选择NumPy数组元素

简介:

本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第2章,第2.3节,作者【印尼】Ivan Idris,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

2.3 选择NumPy数组元素

有时,我们可能想从数组中选择指定的元素。如何做到这一点呢?不妨从创建一个 2×2矩阵着手(以下代码取自本书代码包中的elementselection.py文件):

In: a = array([[1,2],[3,4]])
In: a
Out:
array([[1, 2],
     [3, 4]])

上面的矩阵是通过向array()函数传递一个由列表组成的列表得到的。接下来,我们要逐个选择矩阵的各个元素,代码如下所示。别忘了,下标是从0开始的:

In: a[0,0]
Out: 1
In: a[0,1]
Out: 2
In: a[1,0]
Out: 3
In: a[1,1]
Out: 4

可见,选择数组元素是一件非常简单的事情。对于数组a,只要通过a[m,n]的形式,就能访问数组内的元素,其中m和n为数组元素的下标。数组元素的下标如下所示。


a6ee4c92fabc9d9201c2d100c4a11ab299bec7de
相关文章
|
1天前
|
Shell Python
python|闲谈2048小游戏和数组的旋转及翻转和转置
python|闲谈2048小游戏和数组的旋转及翻转和转置
17 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 计算机视觉
python数据分析工具SciPy
【4月更文挑战第15天】SciPy是Python的开源库,用于数学、科学和工程计算,基于NumPy扩展了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、信号处理、图像处理和常微分方程求解等功能。它包含优化、线性代数、积分、信号和图像处理等多个模块。通过SciPy,可以方便地执行各种科学计算任务。例如,计算高斯分布的PDF,需要结合NumPy使用。要安装SciPy,可以使用`pip install scipy`命令。这个库极大地丰富了Python在科学计算领域的应用。
12 1
|
6天前
|
存储 算法 数据处理
《Numpy 简易速速上手小册》第3章:Numpy 数组操作与变换(2024 最新版)
《Numpy 简易速速上手小册》第3章:Numpy 数组操作与变换(2024 最新版)
28 0
|
6天前
|
存储 数据采集 数据挖掘
《Numpy 简易速速上手小册》第2章:Numpy 数据类型和数组构造(2024 最新版)
《Numpy 简易速速上手小册》第2章:Numpy 数据类型和数组构造(2024 最新版)
24 0
|
7天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
12 1
|
7天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
13 1
|
7天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据挖掘
自定义数据类型与NumPy结构数组详解
【4月更文挑战第17天】本文详细介绍了NumPy中的自定义数据类型和结构数组。通过`numpy.dtype`可创建自定义数据类型,如示例中的包含整数和浮点数字段的数组。结构数组能存储不同类型的元素,每行作为一个记录,包含多个字段。创建结构数组时,定义字段及其数据类型,然后通过字段名进行访问和操作。掌握这些技术能提升数据处理效率和灵活性,尤其在科学计算和数据分析领域。
|
8天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
NumPy在数据分析中的核心应用
【4月更文挑战第17天】NumPy是Python数据分析基础库,核心应用包括数据结构化、预处理、统计分析和可视化。它提供`ndarray`多维数组对象及灵活索引,用于数据存储和处理。数据预处理支持缺失值处理,统计分析涵盖描述性统计和相关性分析。虽不直接支持数据可视化,但能与Matplotlib等库集成绘制图表。掌握NumPy能提升数据分析效率,助于挖掘数据价值。
|
8天前
|
搜索推荐 数据挖掘 数据处理
NumPy数组统计与排序方法全览
【4月更文挑战第17天】本文介绍了NumPy在Python中的数组统计和排序功能。主要包括计算平均值、标准差和方差的`np.mean()`, `np.std()`, `np.var()`方法,以及求最大值、最小值、百分位数的功能。在排序方面,讲解了基本排序的`np.sort()`,获取排序索引的`np.argsort()`,逆序排序和随机排序的方法。这些工具对于数据分析和科学计算十分实用,能有效提升数据处理效率。
|
8天前
|
存储 数据处理 Python
NumPy数组运算:元素级与广播机制剖析
【4月更文挑战第17天】NumPy是Python数值计算库,提供元素级运算和广播机制。元素级运算针对数组每个元素单独计算,如加法、减法等;广播机制允许不同形状数组间运算,通过扩展小数组形状匹配大数组。了解这两点能帮助更好地运用NumPy进行数值计算和数据处理。

热门文章

最新文章