numpy必知必會 第二天

例如：

輸入arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

輸出out為array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

arr為array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

out = np.where(arr % 2 == 1 , -1, arr)
print
(out)
print(arr)

輸出：

[ 0 -1  2 -1  4 -1  6 -1  8 -1]

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

例如：輸入arr=np.arange(10)

輸出array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])

arr=np.arange(10)

arr.reshape(
2, -1)

輸出

array([[0, 1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8, 9]])

例如：輸入a = np.arange(10).reshape(2,-1)，b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

輸出》 array([[0, 1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8, 9],

[1, 1, 1, 1, 1],

[1, 1, 1, 1, 1]])

a = np.arange(10).reshape(2,-1)

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
np.concatenate([a, b], axis
=0)

輸出

array([[0, 1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8, 9],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1]])

你也可以通過以下操作實現。但上面的方式更通用。

np.vstack([a, b])

np.r_[a, b]

例如：輸入a = np.arange(10).reshape(2,-1),b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

輸出array([[0, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1],

[5, 6, 7, 8, 9, 1, 1, 1, 1, 1]])

a = np.arange(10).reshape(2,-1)

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
np.concatenate([a, b], axis=1)

輸入a = np.array([1,2,3])

輸出array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

a = np.array([1,2,3])

np.repeat(a, 3), np.tile(a, 3)

輸出

(array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]), array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]))

現在你知道了repeat和tile的區別，接下來就可以進行如下操作完成任務了

np.r_[np.repeat(a, 3), np.tile(a, 3)]

輸出

array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

numpy必知必會 第三天

例如 輸入a np.array 1,2,3,2,3,4,3,4,5,6 b np.array 7,2,10,2,7,4,9,4,9,8 輸出array 2,4 a np.array 1,2,3,2,3,4,3,4,5,6 b np.array 7,2,10,2,7,4,9,4,9,8 np.inte...

上班第二天

本想坐晚一班車的，誰知道這晚一班的也只是晚了 五 六分鐘，不高興再在站台上等，也只好小跑到車門上去了，果然，八點十分就到了。白天那個困啊 今天的工作內容和昨天一樣，做到後來我實在覺得測的差不多了，想幹些其他的，但這初來乍到的，也不好幹其他的呀，況且領導辦公室就在我旁邊。今天的工作總結有兩點 1 別把...

第二天實習

今天我早早到了銀行，開始給大家抹桌子，算是向愛妃學習吧。之後向wqy學習做表的方法，他很耐心。今天一天也就是做了這麼乙個表，但是還向dh學習了另外一些業務的處理，收穫不小。中午吃了雞腿 肉串和芸豆，好開心啊。我越來越喜歡自己的實習了。今天好多自己班上的同學來面試實習生，希望她們都能上！今天我沒有去同...