a=([3.234,34,3.777,6.33])a为python的list类型将a转化为numpy的array: np.array(a)array([ 3.234, 34. , 3.777, 6.33 ]) 将a转化为python的lista.tolist()
(1) 在
Numpy
数组
中查找符合一定条件的元素的索引，使用
np
.argwhere(condition) 函数，返回值为满足条件的元素的坐标矩阵，shape 为 n*2，n 为满足条件的元素个数。
# example
>>> x =
np
.ar...
bb.index(max(bb))
以上这篇python 寻找
list
中最大元素对应的索引方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
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和
list
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List
这种方法在数据较少的时候可以使用，当数据量大了之后会已知卡在那里不动。具体原因不知道为啥，以后继续探索！
2.首先将
list
中的元素
转换
为
numpy
数组
，再对整个
list
使用
np
.
array
()
a=[特别大的一个
数组
]
for i in range(len(a)):
b.append(
np
.
array
(a[i]))
c=
np
.arra
因为经常一训练就是很多次迭代，所以找到效率比较高的操作能大大缩短运行时间，但这方面资料不足，所以自己记录总结一下，有需要再补充
索引效率比较
有时候我需要一个
数组
，然后可能会频繁从中索引数据，那么我选择
list
还是
numpy
array
呢，这里做了一个简单的实验进行比较，环境python 3.6
import random
import
numpy
as
np
import time
import sys
a = [1] * 20
b =
np
.
array
(a)
关于
np
array
和
list
的
转换
，可以用
np
.
array
和to
list
函数，但这两个函数并不会改变原本变量的类型，如下所示。
>>> a = [1,2,3]
>>> type(a)
<class '
list
'>
>>> import
numpy
as
np
>>>
np
.
array
(a)
array
([1, 2, 3])
>>> type(a)
<class '
list
'>
本文主讲Python中
Numpy
数组
的类型、全0全1
数组
的生成、随机
数组
、
数组
操作、矩阵的简单运算、矩阵的数学运算。
尽管可以用python中
list
嵌套来模拟矩阵，但使用
Numpy
库更方便。
定义
数组
>>> import
numpy
as
np
>>> m =
np
.
array
([[1,2,3], [2,3,4]]) #定义矩阵，int64
array
([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> m =
np
.
array
([[1,2,3], [2,3,4]], dtype=
np
.float) #定义矩阵,float64
array
([
