python 批量更改numpy的数组中局部数据
时间: 2023-10-10 21:11:06 浏览: 46
可以使用numpy数组切片的方式批量更改数组中局部数据。例如,假设有一个形状为(5,5)的numpy数组`arr`,我们想要将其中第2行第2列到第4列的数据全部更改为0,可以使用如下代码:
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24, 25]])
arr[1, 1:4] = 0
print(arr)
```
输出结果为:
```
[[ 1 2 3 4 5]
[ 6 0 0 0 10]
[11 12 13 14 15]
[16 17 18 19 20]
[21 22 23 24 25]]
```
其中`arr[1, 1:4]`表示选取第2行第2列到第4列的数据,然后将其全部更改为0。如果想要批量更改多个区域的数据,可以使用多个数组切片进行操作。
相关问题
python如何查看numpy数组中每个元素的类型
可以使用NumPy数组的dtype属性来查看每个元素的类型。例如,对于一个名为arr的NumPy数组,可以使用以下代码来查看每个元素的类型:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr.dtype) # 输出 int64
```
这里的输出结果表明,arr数组中的元素类型为int64。如果数组中的元素类型不同,则dtype属性将返回一个通用的类型,该类型可以容纳所有元素。例如:
```python
arr = np.array([1, 2.0, "hello"])
print(arr.dtype) # 输出 <U32
```
这里的输出结果表明,arr数组中的元素类型为Unicode字符串,该字符串的最大长度为32。
用python表示选择numpy数组的一列数据
可以使用以下代码来选择numpy数组的一列数据:
```python
import numpy as np
# 创建一个3x3的numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 选择第二列数据
col = arr[:, 1]
print(col) # 输出 [2 5 8]
```
这里使用了numpy的切片操作,`[:, 1]`表示选择所有行的第二列数据。