python 短 快 list ndarray 超实用代码

本文主要是介绍python 短 快 list ndarray 超实用代码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

因为一搜索就是一堆笨拙的使用超长代码实现基础功能的博客，可能都是大一大二在练基础coding能力。但这显然是不适合真正的工作科研的。毕竟高集成api才是错误少，稳且快的选择,一句就能解决，我为啥写100行。所以我收集了一些用起来handy的方法。欢迎补充更简单直接的。

 

 

将TXT读取整数到ndarray中

dir= './int.txt'
data_int = np.loadtxt(dir, dtype=np.uint16)

以list为索引，毕竟不论是切片，还是整数索引都不太实际。a = [0, 1, 3]那我就希望读取其他数组中的第1,2,4个元素。

mine_index = [0, 1, 3]
data = np.arange(10)
data_picked = data[mine_index]

从一个ndarray中排除另一个ndarray中包含的元素。也就是list A-listB,去掉交集，找到两个数组中的不同元素。差集。numpy两个数组，目前是先用set进行集合操作，然后转换成list，在转换成array，还是感觉有点麻烦。

#交集
N=set(A)&set(B)
#两个集合不同元素
U=set(A)^set(B)
#B-A
list1 = list(set(B)-set(A))
array1 = np.array(list1)

转换成ndarray

array = np.array(list)

类型转换

array_int = array_float.astype(np.uint16)

 

这篇关于python 短 快 list ndarray 超实用代码的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---