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python爬虫之Python科学计算 - Numpy快速入门(6)
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Astype方法
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>>> a.astype(float) matrix([[ 12., 3., 5.], [ 32., 23., 9.], [ 10., -14., 78.]]) |
Argsort方法
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>>> a=np.matrix( '12 3 5; 32 23 9; 10 -14 78' ) >>> a.argsort() matrix([[1, 2, 0], [2, 1, 0], [1, 0, 2]]) |
Clip方法
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>>> a matrix([[ 12, 3, 5], [ 32, 23, 9], [ 10, -14, 78]]) >>> a.clip(12,32) matrix([[12, 12, 12], [32, 23, 12], [12, 12, 32]]) |
Cumprod方法
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>>> a.cumprod(axis=1) matrix([[ 12, 36, 180], [ 32, 736, 6624], [ 10, -140, -10920]]) |
Cumsum方法
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>>> a.cumsum(axis=1) matrix([[12, 15, 20], [32, 55, 64], [10, -4, 74]]) |
Tolist方法
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>>> b.tolist() [[12, 3, 5], [32, 23, 9], [10, -14, 78]] |
Tofile方法
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>>> b.tofile( 'd:\\b.txt' ) |
compress()方法
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>>> from numpy import * >>> a = array([10, 20, 30, 40]) >>> condition = (a > 15) & (a < 35) >>> condition array([False, True, True, False], dtype=bool) >>> a.compress(condition) array([20, 30]) >>> a[condition] # same effect array([20, 30]) >>> compress(a >= 30, a) # this form a so exists array([30, 40]) >>> b = array([[10,20,30],[40,50,60]]) >>> b.compress(b.ravel() >= 22) array([30, 40, 50, 60]) >>> x = array([3,1,2]) >>> y = array([50, 101]) >>> b.compress(x >= 2, axis=1) # illustrates the use of the axis keyword array([[10, 30], [40, 60]]) >>> b.compress(y >= 100, axis=0) array([[40, 50, 60]]) |
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