df_arr = np.asarray(df.stack())
时间: 2024-06-04 17:08:09 浏览: 9
这行代码将 Pandas DataFrame 中的所有值转换为一个 NumPy 数组。`df.stack()` 将 DataFrame 中的列转换为行,形成一个多层索引(MultiIndex),然后使用 `np.asarray()` 将其转换为 NumPy 数组。如果 DataFrame 中有 n 行和 m 列,则转换后的数组将包含 n * m 个元素。
相关问题
arr = np.array
arr = np.array是一个常见的Python代码,它使用了NumPy库中的array函数来创建一个多维数组。NumPy是一个用于科学计算的强大库,它提供了高性能的数值计算工具和数据结构。
通过np.array函数,我们可以将Python中的列表、元组或其他可迭代对象转换为NumPy数组。这样的数组可以是一维的,也可以是多维的。NumPy数组具有以下特点:
1. 具有相同数据类型的元素:NumPy数组中的所有元素必须具有相同的数据类型,这有助于提高计算效率。
2. 快速且节省内存:NumPy数组在内存中是连续存储的,因此可以快速访问和操作数组中的元素。
3. 提供了丰富的数学函数和操作:NumPy提供了许多用于数学计算和数组操作的函数,如求和、平均值、最大值、最小值等。
下面是一个示例代码,展示了如何使用np.array创建一个简单的一维数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5]
```
unique_arr = np.unique(arr, axis=0)会打乱顺序
使用`unique_arr = np.unique(arr, axis=0)`将不会打乱原始数组的顺序,`np.unique()`函数将返回一个新的数组,其中包含原始数组中所有不重复的行,并且这些行的顺序与原始数组中的顺序相同。如果原始数组是有序的,则返回的不同行也是有序的。因此,使用`np.unique()`不会改变原始数组的顺序。
如果你需要对数组进行排序,可以使用`np.sort()`函数来对数组进行排序,例如:
```
sorted_arr = np.sort(unique_arr, axis=0)
```
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