Python配列操作テクニックまとめ[継続更新]
2015 ワード
接触配列のプログラミングを開始すると,多くの配列操作が内蔵関数で完了する.しかし,作業中に配列の操作が多く,加減や転置だけでうまく解決できるわけではないことが徐々に分かった.
そこでこのブログを開き、使用したコマンドを記録しました.仕事の使用によって徐々に更新して、友达にも助けてほしいです.1つの配列の操作
1)配列内の任意の位置に数を挿入します.
pythonの基本プロパティ
Lambda,map,reduce,filter関数
フォーマット出力、古いメソッド“%*”、新しいメソッド“{}”.format().ここを見て.
配列のencode
1 D配列をすばやく2 Dに変換
そこでこのブログを開き、使用したコマンドを記録しました.仕事の使用によって徐々に更新して、友达にも助けてほしいです.1つの配列の操作
1)配列内の任意の位置に数を挿入します.
nums_one = 999
out_tmp = [ data[:i]+[nums_one]+data[i:] for i in range(len(data)+1)]pythonの基本プロパティ
Lambda,map,reduce,filter関数
フォーマット出力、古いメソッド“%*”、新しいメソッド“{}”.format().ここを見て.
配列のencode
1 D配列をすばやく2 Dに変換
labels = [1, 3, 8]
labels = np.array(labels)[:, None]
[[1],
[3],
[8],]
encode， 1， 0。 。 sklearn 。
enlabels = np.arange(8) == np.array(labels)[:, None]
# float
enlabels = enlabels.astype(np.float32)
（1） 。
， ， 。 / 。
#
a = [[1,2,3,4,5]]*5
#
b = np.arange(1,6,1)
# 2D 1D
print a-b[None,:]
# 2D 1D
print a-b[:,None]
(2) 。
# numpy 。 ， A ， B True
np.in1d(A, B)