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原文：PythonGuides Blog

协议：CC BY-NC-SA 4.0

原文：https://pythonguides.com/python-numpy-square/

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在这个 Python 教程中，我们将讨论 ，我们还将涵盖以下示例:

• Python numpy 平方根
• Python numpy 平方和
• Python numpy 平方范数
• Python numpy 方形数组
• Python numpy 方波
• Python numpy 平方差
• Python numpy 方形矢量
• Python numpy square vs

目录

• Python numpy square
• Python numpy 平方根
• Python numpy 平方和
• Python numpy 平方范数
• Python numpy 方阵
• Python numpy 方波
• Python numpy 平方差
• Python numpy 平方矢量
• Python 数字广场 vs

• 在本节中，我们将了解到 。
• 这是一个统计函数，帮助用户计算数组中每个值的平方值。
• 它总是返回一个数组，每个数组的平方值。
• 源数组保持不变。
• 在这种方法中，我们可以很容易地使用函数 np。正方形()。
• numpy square()函数计算数字输入的平方。

语法:

下面是 numpy square()的语法

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• 它由几个参数组成
  • :X 参数使您能够指定函数的输入(即自变量)。
  • OUT: 存储结果的位置。如果提供的话，它应该具有输入所提供的形状。如果未提供或无，则返回新分配的数组。
  • 其中:该条件通过输入提供。在条件为真的位置，out numpy 数组将被设置为 ufunc 结果。
  • 返回:按元素 x*x，与 x 具有相同的形状和数据类型。

举例:

下面举个例子来检查一下如何使用 NumPy square 。

示例 1: 计算一维数组中数值的平方

• 首先，我们必须导入一个 numpy 库，然后使用 numpy array 函数创建一个 numpy 数组。
• 现在我们有了一个数组，我们可以通过使用 numpy square 函数来运行 numpy square。

下面是以下代码的截图

Python numpy square

示例 2: 计算复数数组中数值的平方

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下面是以下代码的截图

Python numpy square complex no

阅读: Python NumPy 列表和 Python NumPy max

• 在本节中，我们将了解到 Python numpy 平方根。
• 在这个方法中我们可以很容易地使用函数 。
• 这个函数用于确定一个数组元素的正平方根。
• numpy 平方根函数帮助用户计算输入值的平方根。
• 所以如果你给一个输入 x，numpy square 函数会计算并给出 x 的平方根下的形式的结果。

语法:

下面是 numpy 平方根的语法

• 它由几个参数组成。
  • X:X 参数使您能够指定 np 的输入。sqrt 函数。
  • OUT:OUT 参数使您能够指定一个存储输出的数组。
  • 返回:与 x 形状相同的数组，包含 x 中每个元素的正平方根。

例子:

让我们举一个例子来检查如何使用 numpy 平方根。

例 1: 计算一维数组中数值的平方根

• 首先，我们必须导入一个 numpy 库，然后使用 numpy array 函数创建一个 numpy 数组。
• 现在我们有了一个数组，我们可以通过使用 numpy sqrt()函数来运行 numpy 平方根。

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下面是以下代码的截图

Python numpy square root

例 2: 计算二维数组中数值的平方根

• 首先，我们使用函数 numpy.array 创建一个二维数组，然后使用这个数组作为 sqrt 函数的输入。
• 当我们使用一个二维数组作为输入时，np.sqrt 函数很容易计算出数组中每个值的平方根。

下面是以下代码的截图

Python numpy square root 2d array

读取: Python NumPy 读取 CSV

• 在本节中，我们将了解 Python numpy 平方和。
• 在这个方法中，我们首先使用函数 np.array 创建一个数组，现在我们有了一个数组，我们必须使用 np.square 函数对每个数组的值求平方。
• 之后，np.sum()函数计算数组中给定的平方元素。

举例:

让我们举一个例子来检查如何使用 NumPy 平方和。

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下面是以下代码的截图

Python numpy square sum

阅读 Python NumPy 删除

• 在本节中，我们将学习 numpy 平方范数。
• 简而言之，范数是一个定义向量大小的量。
• 向量意味着一组整数。
• 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy.linalg.norm。
• 根据 ord 参数的值，该函数能够返回不同矩阵范数中的一个或无限数量的向量范数中的一个。

语法:

下面是 numpy 范数的语法

• 它由几个参数组成。
  • X: 是一个输入数组。如果轴为 None，则 x 必须是一维或二维的，除非 ord 为 None。如果 axis 和 ord 都为 None，将返回第二个范数。
  • order:可选参数。默认值为无。
  • 轴:如果轴是一个整数，它指定 x 的轴，沿着这个轴计算向量范数。如果轴是一个 2 元组，它指定保存 2-D 矩阵的轴，并计算这些矩阵的矩阵范数。
  • 返回:向量的范数。

举例:

下面举个例子来检查一下如何使用 NumPy 平方范数。

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在上面给出的例子中，我们使用函数 np 创建了一个 NumPy 数组。数组并对给定数组的值求平方，然后使用 lin。alg。范数函数来计算向量的大小。

下面是以下代码的截图

Python numpy square norm

阅读: Python NumPy 日志+示例

• 在本节中，我们将了解到 Python numpy 方形数组。
• 在这个方法中，我们将计算 numpy 数组中值的平方。
• 首先，我们必须使用函数 np.array 创建一个 numpy 数组，并在参数中传递值。
• 取一个变量，在这个变量中，您必须以数组的形式存储一个结果，还要取一个 numpy square()函数来计算数值输入的平方。

语法:

下面是 NumPy square 的语法

例子:

让我们举一个例子来检查如何使用 numpy 正方形数组。

示例 1 :计算 2d numpy 数组中数值的平方

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下面是以下代码的截图

Python numpy square array

示例 2: 计算 3d NumPy 数组中值的平方

• 首先，我们将创建一个值从 1 到 9 的 3d numpy 数组，并以 3 乘 3 的形状排列。
• 我们将使用 numpy arange 函数和 reshape 函数的组合。
• 现在，np.sqrt 函数简单地计算数组中每个元素的平方根。

下面是以下代码的截图

Python numpy square array 3d

阅读:Python NumPy where with examples

• 在本节中，我们将了解 Python numpy 方波。
• 方波是周期波形。
• 在这个方法中，我们可以很容易地使用函数 scipy.signal.square。
• 它将返回一个周期性方波波形的结果。
• 方波是一种周期性波形，其振幅在固定的最小值和最大值之间以稳定的频率交替变化，最小值和最大值的持续时间相同。

语法:

下面是 numpy 方波的语法

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• 它由几个参数组成。
  • T: 输入时间数组。
  • duty: 默认值为 0.5。
  • 返回:输出包含方波波形的数组。

举例:

下面是以下代码的截图

Python numpy square wave

读取 Python 反向 NumPy 数组

• 在本节中，我们将了解 Python numpy 平方差。
• 在这个方法中，我们首先使用函数 np.array 创建一个数组，现在我们有了一个数组，我们必须使用 np.square 函数对每个数组的值求平方。
• 之后，numpy diff()函数计算数组中给定的平方值。

举例:

让我们举个例子来检查如何使用 NumPy square diff

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下面是以下代码的截图

Python numpy square diff

阅读: Python NumPy linspace

• 在本节中，我们将学习 Python numpy 平方矢量。
• 向量是一维的 numpy 数组(行向量和列向量没有区别)，而矩阵是指二维的数组。
• 我们可以把向量想象成一个数字列表，向量代数就是在列表中执行的操作。
• 在这种方法中，我们可以很容易地使用函数 numpy square 函数来显示矢量 ndarray 形状。

语法:

举例:

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下面是以下代码的截图

Python numpy square vector

• 在本节中，我们将了解 。
• 标准的 python * *比 numpy 更容易也更快。正方形()。
• numpy 函数通常更加灵活。

举例:

下面是以下代码的截图

Python numpy square vs

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• Python NumPy 串接
• Python sort NumPy 数组+示例
• Python NumPy 矩阵
• Python NumPy append + 9 示例
• python num py arang
• 值错误:用序列设置数组元素

在本 Python 教程中，我们将讨论 ，还将涵盖以下示例:

• Python numpy 平方根
• Python numpy 平方和
• Python numpy 平方范数
• Python numpy 方形数组
• Python numpy 方波
• Python numpy 平方差
• Python numpy 方形矢量
• Python numpy square vs

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

原文：https://pythonguides.com/python-numpy-stack/

在本 Python 教程中，我们将学习如何使用 Python 堆栈 Numpy 数组。此外，我们将在 Python NumPy 栈中讨论这些主题。

• Python Numpy 堆栈 2d 数组
• Python NumPy 保存图像
• Python NumPy 堆栈轴
• Python NumPy 堆栈行
• Python NumPy 堆栈矩阵
• Python NumPy 堆栈列
• Python NumPy 水平堆栈
• Python 堆栈列表到 numpy 数组中
• Python numpy vstack hstack
• Python numpy 列 _ 栈

目录

• Python NumPy 栈
• Python Numpy 栈 2d 数组
• 如何在 NumPy Python 中连接 2d 数组
• 在 Python NumPy 中组合 2d 数组
• Python NumPy 保存图片
• Python NumPy 栈轴
• Python NumPy 堆栈行
• 在 NumPy Python 中组合行元素
• Python NumPy 堆栈矩阵
• Python NumPy 堆栈列
• 使用 NumPy Python 水平堆叠数组
• Python NumPy 水平堆栈
• Python 堆栈列表进入 numpy 数组
• Python numpy vstack hstack
• Python numpy column_stack

• 本节我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用 函数。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用 方法。在 Python 中， 方法用于将一系列 numpy 数组与给定的轴组合在一起。

语法:

下面是 numpy.stack( 方法的语法

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• 它由几个参数组成
  • 数组:这是一个输入数组，数组的序列必须是相同的形状。
  • 轴:该参数表示轴在结果维度中的索引。

举例:

让我们举个例子，看看如何在 Python 中使用 函数

源代码:

下面是以下代码的截图

Python NumPy stack

阅读 Python NumPy round

• 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中使用 方法组合 2d 数组。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用 方法。在 Python 中，该函数用于将一系列 NumPy 数组与指定的轴组合在一起。

让我们举个例子，了解一下如何在 Python 中使用 函数

源代码:

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在上面的代码中，我们首先导入一个 numpy 库，然后使用 方法创建一个 numpy 数组。

现在声明一个变量‘b’，并给它分配 函数。一旦你将打印‘b’，那么输出将显示给定数组的相同形状的连接。

下面是以下给定代码的输出

Python Numpy stack 2d array

阅读 Python Numpy unique

在 Python 中，append()函数用于在数组末尾添加一个元素，或者我们可以说合并两个现有的数组，它将返回一个新的数组。

语法:

下面是 np.append()函数的语法

举例:

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下面是以下给定代码的实现

Python Numpy stack 2d array

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了新的阵列

阅读 Python NumPy 重复

通过使用 方法，我们可以完成这项任务。在 Python 中， 方法用于重复数组中可用的项数。

例如，我们有一个包含 个元素【7，8，9】的数组，然后使用 方法，传递要操作的输入数组以及表示数组重复次数的数字。

语法:

下面是 np.tile()方法的语法

举例:

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下面是以下给定代码的输出

Python Numpy stack 2d array

读取 Python NumPy 数据类型

• 这里我们可以看到如何在 NumPy Python 中保存图像。
• 为了完成这个任务，我们将使用 matplotlib 库，这个模块提供了一个函数 ，这个方法用于将 numpy 数组保存为一个图像文件。

语法:

下面是的语法

下面是以下代码的截图

Python NumPy stack images

图片截图

image size

阅读 Python NumPy 2d 数组+示例

• 在本节中，我们将讨论如何通过使用 Python 来使用 axis in stack NumPy stack()函数。
• 在本例中，axis 参数表示新轴的索引。在 函数中，如果轴=0 ，那么它将表示第一维度，如果我们想要检查最后一维度，那么我们将设置轴参数= 。
• 默认情况下，它是一个可选参数，指示结果数组中的轴。

源代码:

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在上面的代码中，我们首先导入了一个 numpy 库，然后使用 方法创建了一个数组。

现在在 方法中设置 axis= 0，1 加入数组。一旦你打印了‘新输出’和‘新结果’，那么输出将显示新的二维数组。

你可以参考下面的截图

Python NumPy stack axis

阅读 Python NumPy 3d 数组+示例

• 在这个程序中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中堆栈行。
• 在 Python 中， 函数用于连接数组序列(按行)。在这个方法中，它将数组作为输入参数，输入参数的形式是一个垂直轴上的元组。

语法:

下面是 vstack()方法的语法

让我们举一个例子，检查 NumPy vstack()方法的实现

源代码:

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在上面的代码中，我们按行堆叠了两个数组。为了完成这个任务，我们首先导入 numpy 库，然后在变量‘array 1’和‘array 2’中初始化两个 numpy 数组。之后，我们应用了 方法，它将创建一个新的 numpy 数组。

下面是以下代码的截图

Python NumPy stack rows

阅读 Python NumPy Split + 11 示例

通过使用 方法，我们可以执行这个特定的任务，这个函数用于通过 Python 按行堆叠数组。

语法:

下面是 numpy.row_stack()方法的语法

举例:

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你可以参考下面的截图

Python NumPy stack rows

阅读 Python NumPy Normalize +示例

• 让我们看看如何在 NumPy Python 中组合一个矩阵元素。
• 在这个例子中，我们将使用 方法创建一个数组，然后在其中应用 方法。一旦你将打印‘z’，那么输出将显示一个新的 numpy 矩阵。

举例:

下面是以下给定代码的执行过程

Python NumPy stack matrix

阅读Python NumPy Random【30 个例子】

• 在这一节中，我们将讨论如何使用 NumPy Python 按列堆叠数组。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用方法，这个函数用于按列连接数组序列，或者我们可以说是水平连接。
• 在括号内的这个方法中，我们可以很容易地提供我们想要组合在一起的数组。例如，假设你有两个数组‘新数组’和‘新数组 2’。现在你想水平合并，那么你可以很容易地使用函数。

语法:

下面是 hstack()函数的语法

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• 它只包含一个参数
  • tup: 此参数表示 numpy 数组的集合，它作为输入提供。

举例:

让我们举个例子来理解一下 函数的工作原理

源代码:

在上面的代码中，我们按列堆叠了三个输入数组。为了完成这个任务，我们首先导入 numpy 库，然后初始化三个 numpy 数组‘new _ arr 1’，‘new _ arr 2’和‘new _ arr 3’。之后，我们将使用 函数，得到形状相同的结果。

下面是以下代码的截图

Python NumPy stack columns

阅读 Python NumPy max 示例

通过使用 函数我们可以解决这个问题。在 Python 中，这个函数用于水平堆叠数组。

举例:

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下面是以下给定代码的输出

Python NumPy stack columns

读取检查 Python 中的 NumPy 数组是否为空

• 在本期节目中，我们将讨论如何在 Python 中使用 函数。
• 在 Python 中， 函数用于按列或水平连接 numpy 数组的序列，它将返回一个包含给定输入数组中所有元素的一维数组。

语法:

下面是 方法的语法

举例:

让我们举一个例子来理解水平堆栈 numpy 数组的工作原理

源代码:

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在上面的代码中，我们首先导入一个 numpy 数组，然后使用 函数初始化一个数组。

现在声明一个变量‘new _ output’并赋值 函数。一旦你将打印‘新输出’，那么结果将显示一个新的数组。

你可以参考下面的截图

Python NumPy horizontal stack

阅读 Python NumPy 日志+示例

• 让我们看看如何使用 Python 将列表转换成 numpy 数组。
• 为了执行这个特定的任务，我们将应用 函数。在 Python 中，这个函数用于将数据转换成 numpy 数组，数据可以是列表的形式。
• 这个函数在 NumPy 模块包中可用，并且总是返回一个 ndarray。

语法:

下面是 numpy.asarray()方法的语法

• 它由几个参数组成
  • a: 这个参数表示我们想要转换成 numpy 数组的输入数据。
  • dtype: 默认取 none 值，表示数组每个元素的数据类型。
  • order: 这也是一个可选参数，表示默认为‘C’的内存表示。

举例:

我们举个例子，了解一下 函数的工作原理。

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在上面的代码中，我们导入了一个 numpy 库，然后初始化了一个 list []。现在，我们通过使用 方法，用 numpy 数组转换列表。

一旦打印出‘result’和‘output’，输出将显示 numpy 数组。之后，我们使用了 方法，并将“结果”和“输出”作为参数传递。

下面是以下代码的截图

Python stack list into numpy array

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了新的 numpy 数组

阅读 Python NumPy where 示例

• 在本节中，我们将通过使用 NumPy Python 来讨论 vstack 和 hstack 函数的组合。
• 这些功能在 numpy 模块包中提供，它将帮助用户沿轴水平和垂直组合 numpy 阵列。

举例:

在上面的代码中，我们导入了一个 numpy 库，然后使用 方法初始化了一个数组。

现在使用‘NP . h stack’和‘NP . v stack’方法在 NumPy 数组中垂直和水平组合元素。

你可以参考下面的截图

Python numpy vstack hstack

读取 Python 反向 NumPy 数组

• 在本期节目中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中使用 函数。
• 在 Python 中，该函数用于合并 NumPy 数组中的列元素或水平元素。它总是接受一维数组的序列，并将它们作为列连接起来，以创建一个二维数组。

语法:

下面是 np.column_stack()函数的语法

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举例:

让我们举个例子来理解 numpy.column_stack()函数的工作原理

源代码:

下面是以下给定代码的执行过程

Python numpy column stack

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• Python NumPy 空数组示例
• Python NumPy nan
• Python NumPy linspace

在这个 Python 教程中，我们将学习如何使用 Python 来堆栈 Numpy 数组。此外，我们将涵盖这些主题。

• Python Numpy 堆栈 2d 数组
• Python NumPy 保存图像
• Python NumPy 堆栈轴
• Python NumPy 堆栈行
• Python NumPy 堆栈矩阵
• Python NumPy 堆栈列
• Python NumPy 水平堆栈
• Python 堆栈列表到 numpy 数组中
• Python numpy vstack hstack
• Python numpy 列 _ 栈

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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原文：https://pythonguides.com/python-numpy-sum/

在本 Python NumPy 教程中，我们将通过如下几个例子来讨论 :

• Python NumPy 汇总统计
• Python NumPy 列的总和
• Python NumPy 对每行求和
• Python NumPy 求和函数
• Python NumPy 求和忽略 nan
• Python NumPy 对两个数组求和
• Python NumPy 平方和
• Python NumPy sum 3d 数组

目录

• Python NumPy sum
• Python numpy 汇总统计
• Python numpy 列的总和
• Python numpy 对每行求和
• Python numpy 求和函数
• Python numpy sum 忽略 nan
• Python numpy 求和两个数组
• Python numpy 平方和
• Python numpy sum 3d 数组

• 在本节中，我们将了解到 。
• Numpy.sum()函数在 Python 的 Numpy 库中可用。
• 这个函数用于对给定数组的所有元素求和，对每行求和，对每列求和。
• 我们还可以指定 dtype 来指定返回的输出数据类型。

语法:

下面是 numpy.sum()的语法

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1. arr:输入数组
2. axis:要沿其计算总值的轴。
3. dtype:我们可以指定返回的输出数据类型。
4. out:我们想要放置结果。

例子

让我们举一个例子来检查如何对数组中的元素求和。

下面是下面给出的代码的截图。

Python numpy sum

这是 Python NumPy 中 Sum 的一个例子。

阅读: Python NumPy zeros

汇总统计描述了一个变量值及其分布。例如，假设您在一家实时监控父母健康状况的公司工作，您需要编写一个脚本来检测危险的异常情况。

• 您可以在微批处理中生成汇总统计数据，然后使用汇总统计数据计算监控设备生成的传入数据的平均值、最大值和标准偏差。
• 当设备生成异常高或异常低的数据点时，您会生成自动警报。
• Numpy 有很多有用的统计函数用于计算
  • 总和
  • 中位数
  • 平均
  • 最大

例子

让我们举一个例子来检查汇总统计数据

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下面是以下代码的截图

Python numpy summary statistics

读取:检查 Python 中的 NumPy 数组是否为空

• 在本节中，我们将了解列的总和。
• 使用 numpy.sum()函数计算矩阵列的总和。
• 这个函数用于给定数组中每一列的总和。

语法

下面是 numpy.sum()的语法

1. arr:输入数组
2. axis:要沿其计算总值的轴。
3. out:我们想要放置结果。

例子

让我们举一个例子来检查如何对数组中的列求和

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下面是以下代码的截图

Python numpy sum of columns

这就是如何在 Python NumPy 中做一些的栏目。

阅读: Python NumPy to list

• 在这一节中，我们将了解到 python numpy 行的总和。
• 使用 numpy.sum()函数计算矩阵中各行的总和。
• 这个函数用于给定数组中每一行的求和。

语法:

下面是 numpy.sum()的语法

1. arr:输入数组
2. axis:要沿其计算总值的轴。
3. out:我们想要放置结果。

例子

让我们举一个例子来检查如何对数组中的行求和

讯享网

以下是给定代码的截图

Python numpy sum of rows

这就是如何在 Python NumPy 中对每一行求和。

阅读:Python NumPy Random+Examples

• 在本节中，我们将了解到 。
• Numpy.sum()函数 在 Python 的 Numpy 库中可用。
• 这个函数用于对给定数组的所有元素求和，对每行求和，对每列求和。
• 我们还可以指定 dtype 来指定返回的输出数据类型。

语法:

下面是 numpy.sum()的语法

1. arr:输入数组
2. axis:要沿其计算总值的轴。
3. dtype:我们可以指定返回的输出数据类型。
4. out:我们想要放置结果。

例子

让我们举一个例子来检查如何对数组中的元素求和。

讯享网

以下是给定代码的截图

Python numpy sum function

这是如何使用 Python NumPy Sum()函数。

• 在本节中，我们将了解到 。
• nansum()函数可以用来计算数组的和，忽略 nan 值。
• 这个函数用于对给定数组的所有元素求和，对每行求和，对每列求和。

语法:

下面是 sum ignore nan 的语法

例子

讯享网

以下是给定代码的截图

Python numpy sum ignore nan

阅读: Python NumPy 数组

• 在本节中，我们将学习两个数组的 python numpy sum。
• Numpy.sum()函数在 Python 的 Numpy 库中可用。
• 这个函数用于对给定数组的所有元素求和，对每行求和，对每列求和。
• 我们还可以指定 dtype 来指定返回的输出数据类型。

语法:

下面是 numpy.sum()的语法

例子

让我们举一个例子来检查如何对数组中的元素求和。

讯享网

以下是给定代码的截图

Python numpy sum two arrays

这是如何使用 Python NumPy 对两个数组求和。

• 在本节中，我们将了解到 python numpy 平方和。
• Numpy。square()函数帮助用户计算数组中每个元素的平方值。
• 这个函数用于对给定数组的所有元素求和，对每行求和，对每列求和。

语法:

下面是 numpy.square()的语法

例子

让我们举一个例子来检查平方和

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以下是给定代码的截图

Python numpy sum of squares

• 在本节中，我们将了解到 python NumPy sum 3d 数组。
• Numpy。Python 的 NumPy 库中有 sum()函数。
• 这个函数用于对给定数组的所有元素求和，对每行求和，对每列求和。
• 我们还可以指定 dtype 来指定返回的输出数据类型。

语法:

下面是 numpy.sum()的语法

1. arr:输入数组
2. axis:要沿其计算总值的轴。
3. dtype:我们可以指定返回的输出数据类型。
4. out:我们想要放置结果。

例子

让我们举一个例子来检查如何对 3d 数组中的元素求和。

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以下是给定代码的截图

Python numpy sum 3d array

这是如何使用 Python NumPy 对 3d 数组求和。

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在本 Python 教程中，我们将讨论 ，并涵盖以下示例:

• Python numpy 汇总统计
• Python numpy 列的总和
• Python numpy 对每行求和
• Python numpy 求和函数
• Python numpy 求和忽略 nan
• Python numpy 对两个数组求和
• Python numpy 平方和
• Python numpy sum 3d 数组

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Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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原文：https://pythonguides.com/python-numpy-to-list/

在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 Python NumPy 列表，并涵盖以下示例:

• Python numpy 列表到数组
• Python numpy 列表到矩阵
• Python numpy 列表到 ndarray
• Python numpy 列表到字符串
• Python numpy 列表到 CSV
• 字符串列表的 Python numpy 数组
• Python numpy 数组到元组列表
• 要列出的 Python numpy 元组
• Python numpy 数组到列表列表

目录

• Python numpy to list
• Python numpy 列表到数组
• Python numpy 列表到矩阵
• Python numpy list to ndarray
• Python numpy list to string
• Python numpy 列表到 CSV
• Python numpy 数组到字符串列表
• Python numpy 数组到元组列表
• Python numpy 元组列表
• Python numpy 数组到列表列表

• 在这一节中，我们将学习 。
• Python 以几种不同的方式存储数据，但最流行的方法是列表和字典。
• 数组也是一种用于存储数据的数据结构。
• 这些数组与列表类似。
• 列表和数组都用于存储数据。
• 列表和数组都是可变的。所以我们可以在列表和数组中添加和删除元素。
• 两者都可以被索引和迭代。
• 两者都可以是切片操作。
• 列表是不同数据类型元素的容器，而数组是相同数据类型元素的容器。
• 我们可以在一个列表中存储 int，float，string，但是在数组中，我们需要存储相同类型的数据。

语法:

下面是 numpy 数组的语法

• 它以 python 列表和可能的数组元素嵌套列表的形式返回数组数据的副本。

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy to list

上面的代码我们可以用来在 Python 中把 NumPy 转换成 list。

阅读: Python 串联列表示例

• 在这一节中，我们将了解到。
• 在 python 中，可以使用 numpy 库中的两种方法将列表转换为数组。
• 在这个方法中，我们可以很容易地使用 numpy 函数。数组()。
• 首先，我们导入一个 numpy 库，然后初始化一个列表，并将列表转换成一个数组。

举例:

下面是以下代码的截图

Python numpy list to array

• 在这一节中，我们将了解到 python 对矩阵的 numpy 列表。
• 使用 np。array(list)函数将一个列表转换成矩阵形式。
• 国民党。array 函数接受一个 iterable 并返回一个 numpy 数组。

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy list to matrix

这就是如何在 Python 中将 numpy 列表转换成矩阵。

阅读: Python NumPy 矩阵和如何用 Python 制作矩阵

• 在本节中，我们将了解到 。
• 一个 是一个(通常是固定大小的)多维容器，包含相同类型和大小的项目。
• 首先，我们必须导入一个包并声明嵌套的四维列表，然后使用 numpy.array()函数将列表转换为数组并将其包含在不同的对象中。
• 它以矩阵形式返回，并在 numpy 数组中显示结果。

举例:

以下是给定代码的截图

Python numpy list to ndarray

这是一个如何在 Python 中将 numpy 列表转换成 ndarray 的例子。

• 在本节中，我们将了解到 。
• 在这个方法中，我们使用 join()函数。
• 首先，我们必须创建一个函数列表来字符串化并初始化一个空字符串。
• 它将返回字符串。
• 该列表将包含字符串和整数作为其元素。

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy list to string

• 另一种方法是通过使用 map()方法将 numpy 列表转换为字符串。
• 使用 map()方法将列表中的元素转换为字符串。

举例:

以下是给定代码的截图

Python numpy list to string map method

这是如何在 Python 中将 numpy 列表转换成字符串。

阅读: Python 从字符串中移除子串

• 在本节中，我们将了解到 CSV 的 numpy 列表。
• CSV 文件通过 Python 内置的 open()方法作为文件打开，该方法返回一个 file 对象。
• 在这个方法中，我们使用 dataframe 函数将列表存储在 dataframe 中，并使用 to_csv 将其导出到 CSV 文件中。

示例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy list to csv

numpy list to csv

读取: Python NumPy 读取 CSV

• 在这一节中，我们将学习使用 numpy 数组来列出字符串。
• 在这个方法中，我们可以很容易地使用方法列表()。它将数组转换成一个列表。
• 在列表中，我们可以很容易地使用 str 字符。
• 它总是以列表形式返回 numpy 数组数据的副本。

举例:

下面是以下代码的截图

Python numpy array to list of strings

这是如何在 Python 中将 numpy 数组转换成字符串列表。

阅读: Python sort NumPy 数组+示例

• 在这一节中，我们将学习用于列出元组的 numpy 数组。
• 在这个方法中，我们可以很容易地使用 map 和 tuple 函数。
• 这个函数返回给定函数应用到给定序列 iterable 的每一项后的结果的 map 对象。
• tuple 是 Python 中的一种方法，它包含由逗号分隔并括在左括号中的项。

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy array to list of tuples

阅读: Python 将元组与示例连接

• 在这一节中，我们将了解要列出的的 numpy 元组
• 元组不能被改变，因为它是不可变的，但是在列表中，我们可以添加新的值和元素。
• 元组使用左括号，而列表使用方括号。
• 在 Python 中，list()方法接受可迭代序列类型，并将它们转换成列表。这用于将给定的元组转换成列表。
• 输出总是以列表的形式。

举例:

在上面的例子中，我们首先创建一个 tuple，然后使用函数 list()将它们转换成 list。

以下是给定代码的截图

Python numpy tuple to list

这就是如何在 Python 中将 numpy 数组转换成元组列表。

阅读:在 Python 中创建一个元组

• 在这一节中，我们将学习列表列表的 numpy 数组。
• 在 Python 的 numpy 模块中，numpy 维数组类提供了一个函数 tolist()，该函数返回一个包含 numpy 数组中所有值的副本的列表。如果 numpy 数组是二维的，那么它返回一个列表的列表。
• 列表是具有不同数据类型的值的容器，但是 numpy 数组是相同数据类型的元素的容器。
• 输出将以列表的形式进入列表。

举例:

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下面是以下代码的截图

Python numpy array to list of lists

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在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 Python NumPy 以列出，并涵盖以下示例:

• Python numpy 列表到数组
• Python numpy 列表到矩阵
• Python numpy 列表到 ndarray
• Python numpy 列表到字符串
• Python numpy 列表到 CSV
• 字符串列表的 Python numpy 数组
• Python numpy 数组到元组列表
• 要列出的 Python numpy 元组
• Python numpy 数组到列表列表

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

原文：https://pythonguides.com/python-numpy-unique/

在本 Python 教程中，我们将学习如何使用 Python 从 Numpy 数组中获取唯一值。此外，我们将涵盖这些主题。

• Python numpy 唯一二维数组
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• Python numpy 唯一计数
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目录

• Python numpy 独一无二
• Python numpy 唯一二维数组
• Python numpy 唯一值
• Python numpy 唯一无排序
• Python numpy 唯一行
• Python numpy 唯一计数
• Python numpy unique with tolerance
• Python numpy 唯一返回 _ 索引
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• Python 唯一无 numpy
• Python np 唯一 return_inverse
• Python np.unique 字符串

• 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 来查找 numpy 数组中的唯一元素。
• 在这个例子中，我们将使用 函数。在 Python 中，此方法用于标识 NumPy 数组中的唯一元素，此函数返回给出唯一元素的输入数组的索引。
• 在 Python 中，numpy 模块提供了一个 元素，这个函数还标识唯一的行和列。

语法:

下面是 np.unique()函数的语法

• 它由几个参数组成
  • ar: 这个参数表示你要对哪个数组进行操作，它将被展平。
  • return_index: 该参数始终返回元素的索引，默认取为‘False’值。
  • return_inverse: 可选参数，总是返回输入数组中每个唯一值出现的次数。

举例:

让我们举个例子，看看如何在 Python 中使用 函数

源代码:

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在上面的代码中，我们导入了一个 numpy 库，然后声明了一个变量‘new _ val’，并分配了函数 ，在这个函数中，我们设置了变量‘new _ val’。打印“结果”后，输出将显示唯一的元素。

下面是以下给定代码的实现

Python numpy unique

另外，检查: Python NumPy 3d 数组

• 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中识别二维数组中的唯一值。
• 在这个例子中，我们将使用 函数，并指定轴=0 ，表示使用 函数的方向。
• 在这个程序中，我们在一个二维数组中创建了重复的值。现在，通过使用 函数，我们将从输入数组中获得唯一的元素。

举例:

下面是以下给定代码的执行过程

Python numpy unique 2d array

阅读: Python NumPy 2d 数组

• 让我们看看如何在 Python 中从 numpy 数组中找到唯一值。
• 通过使用 方法，我们可以很容易地从 numpy 数组中识别出唯一的值。
• 要完成这项任务，我们首先要使用 函数创建一个简单的数组，然后声明一个变量‘new _ output’，并在其中分配一个唯一的()函数。一旦您将打印‘新输出’，那么结果将显示唯一的值。

举例:

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下面是以下代码的截图

Python numpy unique values

正如您在截图中看到的，输出是生成的唯一元素。

阅读: Python NumPy 拆分

• 在这一节中，我们将讨论如何在 NumPy Python 中不排序的情况下获得唯一值。
• 在这里，我们可以使用 方法，在该方法中，我们必须将‘return _ index’指定为参数，如果为真，则该函数将返回唯一元素第一次出现的索引。

源代码:

下面是以下给定代码的实现

Python numpy unique without sort

正如您在屏幕截图中看到的，输出将显示唯一的值，不进行排序。

阅读: Python NumPy 规格化

• 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中从 NumPy 数组中获取唯一的行。
• 为了从数组中获取唯一的行，我们设置轴=0 ，np.unique 函数将帮助用户在轴-0 方向向下操作，如果轴=1 ，那么它将水平操作并找到唯一的列值。
• 在这个例子中，我们将使用一个 numpy 库，然后应用 函数来创建一个数组。现在声明一个变量‘结果’，一个赋值的 函数和轴在一起。

源代码:

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下面是以下给定代码的实现

Python Numpy unique rows

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了唯一的行。

阅读: Python NumPy Random

• 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python 中计算 numpy 数组的唯一值。
• 为了完成这个任务，我们将使用 作为参数，这将返回每个唯一元素在 numpy 数组中出现的次数。
• 在 Python 中，numpy.column_stack 用于将作为列的一维数组转换为二维数组，它就像一个 函数。

语法:

下面是 方法的语法

举例:

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在上面的代码中，我们使用了 函数，并将数组‘new _ val’指定为参数。现在使用 方法计算唯一值。

你可以参考下面的截图

Python numpy unique count

阅读: Python NumPy max

• 在这个程序中，我们将讨论如何在 NumPy 数组中找到具有容差的唯一元素。
• 为此，首先我们将设置值 ，然后使用 函数创建一个数组。现在应用 方法，并在其中分配 arr‘new _ arr’。在 Python 中， 方法用于计算 NumPy 数组的间接排序。
• 现在使用 append()函数并传递 ‘True’ 和 ‘np.diff’ 作为参数。在 Python 中，np.diff 用于测量沿给定轴的第 n 个离散差。

源代码:

下面是以下代码的截图

Python numpy unique with tolerance

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了带有值的唯一值。

阅读: Python 反向 NumPy 数组

• 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用 return_index 来获取唯一值。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用 函数，并将 指定为参数。在 Python 中，如果该参数设置为 True，那么 函数将总是返回 NumPy 数组的索引以及指定的轴。

举例:

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在上面的代码中，我们首先导入了一个 numpy 库，然后使用 函数来创建一个数组。现在声明一个变量‘b’，并传递‘new _ val’作为参数。一旦您将打印‘b’,那么输出将显示唯一值以及索引。

你可以参考下面的截图

Python numpy unique return_index

阅读: Python NumPy 形状示例

• 让我们看看如何使用 Python 来标识 NumPy 数组中唯一的值和轴。
• 通过使用 函数，我们可以解决这个问题。在这个程序中，我们将在 函数中设置轴参数。该参数表示使用 函数的方向，默认情况下不取值。
• 在这个程序中，我们设置了参数 和 1，表示唯一值将垂直和水平显示。

源代码:

下面是以下给定代码的实现

Python numpy unique axis

阅读: Python NumPy 空数组

• 在这一节中，我们将讨论如何在不使用 numpy 的情况下获得 Python 中的唯一值。
• 在这个程序中，我们将首先创建一个列表，然后使用集合库中的 counter 函数，同时我们将使用 函数创建一个列表。现在，通过使用字典中的键，我们将获得唯一的值。

举例:

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在上面的代码中，我们获取了列表‘new _ list’，然后应用了 函数，其中元素被存储为字典键，它们的计数被视为字典值。

下面是以下代码的截图

Python unique without numpy

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了列表中的唯一值。

阅读: Python NumPy 平均值

• 在这个程序中，我们将讨论如何通过使用 return_inverse 参数获得 NumPy Python 中的唯一值。
• 首先在这个例子中，我们将使用 函数，在这个函数中，我们将被赋值 作为参数。如果 ，那么这个函数将返回唯一数组的索引，默认情况下，这个参数取值为‘False’。

语法:

下面是 np.unique()函数的语法

举例:

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下面是以下给定代码的执行过程

Python np unique return inverse

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了具有唯一值的反向索引号。

阅读: Python NumPy square 举例

• 在本节中，我们将讨论如何使用 string 在 NumPy Python 中查找唯一值。
• 要完成这项任务，我们首先要声明一个列表，并给它分配字符串和整数值。现在使用 函数并传递 arr，return_counts 作为参数。

源代码:

你可以参考下面的截图

Python np unique string

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示了包含唯一值和字符串字符的数组。

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• Python NumPy 列举示例
• Python NumPy round + 13 例
• Python NumPy where with examples
• Python NumPy 读取 CSV
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因此，在这个 Python 教程中，我们已经学习了如何使用 Python 从 Numpy 数组中获取唯一值。此外，我们已经讨论了这些主题。

• Python numpy 唯一二维数组
• Python numpy 唯一值
• Python numpy 唯一无排序
• Python numpy 唯一行
• Python numpy 唯一计数
• 具有容差的 Python numpy 唯一性
• Python numpy 唯一返回 _ 索引
• Python numpy 唯一轴
• 没有 numpy 的唯一 Python
• Python np 唯一 return_inverse
• Python np.unique 字符串

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

原文：https://pythonguides.com/python-numpy-where/

在本 Python NumPy 教程中，我们将讨论 ，我们还将涵盖以下示例:

• Python NumPy，其中多个条件
• Python NumPy where 示例
• Python NumPy where 索引
• Python NumPy where dataframe
• Python NumPy where nan
• Python NumPy where 返回索引
• Python NumPy where or
• Python NumPy where 和
• Python NumPy 在列表中的位置

目录

• Python NumPy where
• Python NumPy where 多个条件
• Python numpy where 示例
• Python NumPy 其中的索引
• Python numpy where data frame
• Python NumPy where nan
• Python numpy where 返回索引
• Python numpy where or
• Python numpy where 和
• Python numpy 在列表中的位置

• 在本节中，我们将了解到 。
• Python NumPy 模块提供了一个函数，用于将 NumPy 数组转换为另一个 NumPy 数组。
• 基于 NumPy 数组的条件和两个不同序列的值。
• 这是一个条件表达式，返回布尔值的 NumPy 数组。另外两个参数是 X 和 Y，它们是可选参数。这些可以是类似阵列的结构。
• 如果 X 和 Y 都被传入 NumPy，其中则返回基于原始数组的条件从 X 和 Y 中选择的元素。
• 因此，如果 X 和 Y 参数都被传递，那么它通过基于对原始 NumPy 数组应用条件的结果选择 X 和 Y 项，返回一个新的 NumPy 数组。
• 如果没有传递 X 和 Y 参数，则只传递 condition 参数，然后返回条件返回的布尔 NumPy 数组中为真的元素的索引。

语法:

下面是 Python numpy 的语法，其中:

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• 它由三个论点组成
  • 条件: array_like，布尔型
  • x，y :从中选择的值。x，y 和 condition 需要是某种形状。
  • out: ndarray(一个数组，其中条件为真的元素来自 x，其他位置的元素来自 y。

举例:

• 假设我们有一个 numpy 数组和两个 list 对象。
• 现在我们想把这个 numpy 数组转换成另一个同样大小的数组，它将包含给定列表中的值。
• 例如，数组中的值大于 5，则应在高位替换，如果小于 5 或等于 5，则应在低位替换。

我们举个例子来检查一下如何在 numpy 中使用 where 函数。

以下是给定代码的截图

Python numpy where

阅读: Python NumPy Random

• 在这一节中，我们将了解到 Python NumPy，其中多个条件 s。
• 在具有多个条件的 numpy 数组上使用 numpy.where()方法返回每个条件为真的数组的索引。
• 在这个方法中，我们使用逻辑运算符将 numpy.where()与多个条件结合使用
• 逻辑“与”用于定义条件。第一个 where()函数应用于一维数组，该数组将返回输入数组的索引数组，其中条件将返回 true。

语法:

下面是 Python numpy 的语法，其中

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举例:

假设我们有一个 numpy 数组。现在让我们看看如何在 函数中传递多个条件。现在有一些要点需要记住，我们第二个传递的列表的大小，第三个参数应该总是等于 numpy 数组的大小。

以下是给定代码的截图

Python numpy where multiple condition

在这里，我们看到了一个 NumPy 的例子，其中 Python 中的多个条件。

读取:检查 Python 中的 NumPy 数组是否为空

• 在本节中，我们将学习 Python NumPy where()示例。
• 在这种方法中，我们将查看 NumPy 的各种方式，其中函数可以用于各种用例。
• 首先我们举一个例子，用 numpy.where()函数替换元素。我们将使用一个 2d 随机数组，只输出正元素。
• 第二个例子是只在一个条件下使用 。
• 第三个例子是用 numpy.where()广播。如果我们提供所有的条件 x 和 y 数组，NumPy 将一起广播它们。

语法:

下面是 Python numpy 的语法，其中

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举例:

以下是给定代码的截图

Python numpy where examples

阅读: Python NumPy zeros +示例

• 在本节中，我们将了解 。
• 在这个方法中，我们将讨论如何使用 numpy.where()在 NumPy 数组中查找值的索引。
• 数组索引是指使用方括号来索引数组值。
• 首先，我们必须创建一个 numpy 数组，搜索元素并获取值为 4 的元素的索引。

语法:

下面是 Python numpy 的语法，其中

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举例:

以下是给定代码的截图

Python numpy where the index

阅读: Python NumPy Sum +示例

• 在本节中，我们将了解。
• 首先，我们必须用随机数 0 和 100 创建一个数据帧。
• 对于调用数据帧中的每个元素，如果条件为真，则使用该元素，否则使用数据帧中的相应元素。

语法:

以下是 where dataframe 的语法

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• 它由几个参数组成。
  • 条件:【cond 为真的地方，保持原来的值。如果为 False，则替换为其他中的相应值。如果 cond 是可调用的，则在系列/数据帧上计算，并应返回布尔系列/数据帧或数组。
  • 其他:定标器、系列/数据框架或可封装。
  • 轴:如果需要，对准轴。
  • 水平:校准水平，如果需要。

举例:

以下是给定代码的截图

Python numpy where dataframe

阅读: Python NumPy arange

• 在本节中，我们将学习 Python numpy () nan。
• 在这个方法中，我们将组合函数 和 来替换 nan 值。
• Nan 代表非数字，是一个数值数据类型值。
• 可以用 np。其中匹配对应于数组的 nan 值的布尔条件，并映射每个结果以生成元组列表。

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy where nan

• 在本节中，我们将了解到 Python numpy where()返回索引。
• 在这个方法中，我们将讨论如何使用 numpy 返回 NumPy 数组中值的索引。其中()。
• 首先，我们必须创建一个 NumPy 数组，搜索元素并获取值为 7 的元素的索引。
• 结果是一个数组元组(每个轴一个),其中包含数组 arr 中值为 7 的索引。

语法:

下面是 Python numpy 的语法，其中

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy where return index

阅读: Python NumPy append + 9 示例

• 在本节中，我们将了解 Python NumPy where()或。
• 逻辑 OR 运算符按元素计算 arr1 或 arr2 的真值。
• 它将返回应用于 arr1 和 arr2 的元素的逻辑或运算的布尔结果。

语法:

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy where or

• 在本节中，我们将学习 Python numpy where()和。
• 在这个方法中，我们使用逻辑运算符来使用带有多个条件的
• 逻辑“与”用于定义条件。第一个 where()函数应用于一维数组，该数组将返回输入数组的索引数组，其中条件将返回 true。

举例:

以下是给定代码的截图

Python numpy where And

阅读: Python NumPy where

• 在本节中，我们将学习 list 中的 Python NumPy where()。
• 首先，我们创建一个列表并使用函数 numpy.where() 。
• 在本例中，将创建一个 Python 列表和一个 Numpy 数组。将计算每个元素的大小，然后计算两个容器的总大小，并进行比较

举例:

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以下是给定代码的截图

Python numpy where in list

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• Python NumPy，其中多个条件
• Python NumPy where 示例
• Python NumPy where 索引
• Python NumPy where dataframe
• Python NumPy where nan
• Python NumPy where 返回索引
• Python NumPy where or
• Python NumPy where 和
• Python NumPy 在列表中的位置

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