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python numpy如何查詢數(shù)組是否有某個數(shù)的總個數(shù)？
import?numpy?as?np?a?=?np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))
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假定數(shù)組為a
可以先試用a==某個數(shù)，轉換為一個包含True或者False的數(shù)字，
等于該樹則為True，不等于則為False
True又可以當作1，F(xiàn)alse可以當作0
使用np.sum求和可以得到等于該數(shù)的總個數(shù)
python如何調用函數(shù)中的數(shù)組
python調用函數(shù)中的數(shù)組的方法：
在函數(shù)里面使用global定義一個全局變量，然后將數(shù)組賦值給這個變量，調用該函數(shù)，帶有數(shù)組的的這個全局變量就可以直接使用了
示例如下：
執(zhí)行結果如下：
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怎樣用python將數(shù)組里的數(shù)從高到低排序
1、首先我們定義一個列表輸入一串大小不一的數(shù)字。
2、可以用sort()方法對定義的列表排序，注意，sort只是對列表排序，它沒有返回一個值。
3、輸入print列表名即可得到排序后的列表數(shù)據。
4、倒序可以用這個reverse方法，把元素位置倒轉過來。
5、然后再次print列表名，這樣就會得到倒轉順序之后的列表數(shù)據。
5、如圖兩相對比即實現(xiàn)了從高到低和從低到高排序。
numpy基礎——ndarray對象
numpy 是使用python進行數(shù)據分析不可或缺的第三方庫，非常多的科學計算工具都是基于 numpy 進行開發(fā)的。
ndarray對象是用于存放同類型元素的多維數(shù)組，是numpy中的基本對象之一，另一個是func對象。本文主要內容是： 1 、簡單介紹ndarray對象 ； 2、ndarray對象的常用屬性 ； 3、如何創(chuàng)建ndarray對象 ； 4、ndarray元素訪問 。
它的維度以及個維度上的元素個數(shù)由 shape 決定。
標題中的函數(shù)就是numpy的構造函數(shù)，我們可以使用這個函數(shù)創(chuàng)建一個ndarray對象。構造函數(shù)有如下幾個可選參數(shù)：
實例：
接下來介紹ndarray對象最常用的屬性
實例：
使用 array 函數(shù)，從常規(guī)的python列表或者元組中創(chuàng)建數(shù)組，元素的類型由原序列中的元素類型確定。
實例：
subok 為 True ，并且object是ndarray子類時（比如矩陣類型），返回的數(shù)組保留子類類型
某些時候，我們在創(chuàng)建數(shù)組之前已經確定了數(shù)組的維度以及各維度的長度。這時我們就可以使用numpy內建的一些函數(shù)來創(chuàng)建ndarray。
例如：函數(shù) ones 創(chuàng)建一個全1的數(shù)組、函數(shù) zeros 創(chuàng)建一個全0的數(shù)組、函數(shù) empty 創(chuàng)建一個內容隨機的數(shù)組，在默認情況下，用這些函數(shù)創(chuàng)建的數(shù)組的類型都是float64，若需要指定數(shù)據類型，只需要閑置 dtype 參數(shù)即可：
上述三個函數(shù)還有三個從已知的數(shù)組中，創(chuàng)建 shape 相同的多維數(shù)組： ones_like 、 zeros_like 、 empty_like ，用法如下：
除了上述幾個用于創(chuàng)建數(shù)組的函數(shù)，還有如下幾個特殊的函數(shù)：
特別地， eye 函數(shù)的全1的對角線位置有參數(shù)k確定
用法如下：
除了上面兩個函數(shù)還有其他幾個類似的從外部獲取數(shù)據并創(chuàng)建ndarray，比如： frombuffer 、 fromfile 、 fromiter ，還沒用過，等用到了在詳細記錄
ndarray提供了一些創(chuàng)建二維數(shù)組的特殊函數(shù)。numpy中matrix是對二維數(shù)組ndarray進行了封裝之后的子類。這里介紹的關于二維數(shù)組的創(chuàng)建，返回的依舊是一個ndarray對象，而不是matrix子類。關于matrix的創(chuàng)建和操作，待后續(xù)筆記詳細描述。為了表述方便，下面依舊使用 矩陣 這一次來表示創(chuàng)建的二維數(shù)組。
對于一維的ndarray可以使用python訪問內置list的方式進行訪問：整數(shù)索引、切片、迭代等方式
關于ndarray切片
與內置list切片類似，形式：
array[beg:end:step]
beg: 開始索引
end: 結束索引（不包含這個元素）
step: 間隔
需要注意的是 ：
特別注意的是，ndarray中的切片返回的數(shù)組中的元素是原數(shù)組元素的索引，對返回數(shù)組元素進行修改會影響原數(shù)組的值
除了上述與list相似的訪問元素的方式，ndarray有一種通過 列表 來指定要從ndarray中獲取元素的索引，例如：
多維ndarray中，每一維都叫一個軸axis。在ndarray中軸axis是非常重要的，有很多對于ndarray對象的運算都是基于axis進行，比如sum、mean等都會有一個axis參數(shù)（針對對這個軸axis進行某些運算操作），后續(xù)將會詳細介紹。
對于多維數(shù)組，因為每一個軸都有一個索引，所以這些索引由逗號進行分割，例如：
需要注意的是 ：
多維數(shù)組的迭代
可以使用ndarray的 flat 屬性迭代數(shù)組中每一個元素
python 統(tǒng)計array中nan的個數(shù)要怎么做
利用Counter函數(shù)，代碼如下：
import numpy as np
from collections import Counter
lst = [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 5]
lstnan = np.isnan(lst)
lstcounts = Counter(lstnan)
print lstcounts
對Python中數(shù)組的幾種使用方法總結
對Python中數(shù)組的幾種使用方法總結
今天小編就為大家分享一篇對Python中數(shù)組的幾種使用方法總結，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
二維數(shù)組的初始化
matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]
就將其初始化為一個與matrix相同大小的元素全為 0 的矩陣
數(shù)組的多級排序
在數(shù)組 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二項排列, 再按照第三項倒序排列 可寫為:
idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))
其中, x[1] 代表第二項正序排列, -x[2] 代表第三項倒序排列
排列結果為 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]
在一個 class 中多個函數(shù)不傳參使用同一個數(shù)組
如例所示:
class Partition:
def __init__(self):
self.num_complete = []
def partition(self, num, start, end):
self.num_compelete = num
def partition_core(self):
del self.num_compelete[0]
其中,self.num_compelete就是 class 中兩個函數(shù)同時可以直接調用的數(shù)組, 不過最好先在def __init__中聲明這個數(shù)組
以上這篇對Python中數(shù)組的幾種使用方法總結就是小編分享給大家的全部內容了
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