把numpy数组写入excel(numpy创建一个数组)

1. numpy创建一个数组

1、导入Numpy 2、向量相加 3、Numpy数组 4、Numpy数据类型 5、数据类型转换 6、创建自定义数据类型 7、数组与标量运算 8、一维数组的索引和切片 9、多维数组的索引和切片 10、布尔型索引 11、数组转置 12、改变数组的维度 13、组合数组 14、组合数组

2. numpy建立数组

出现次数最多的元素是np.array

3. numpy 创建数组

import numpy as np

A = np.delete(A, 1, 0) # 删除A的第二行

B = np.delete(B, 2, 0) # 删除B的第三行

C = np.delete(C, 1, 1) # 删除C的第三列

4. python定义numpy数组

　　numpy是一个很基础很底层的模块，其重要性不言而喻，可以说对于新手来说是最基础的入门必须要学习的其中之一。在很多数据分析，深度学习，机器学习亦或是人工智能领域的模块中，很多的底层都会用到这个模块，是必知必会的一个基础模块。

numpy是一个高性能科学计算和数据分析的基础包，它是pandas等其他各种工具的基础。

numpy的主要功能：

　　1. ndarray，一个多维数据结构，高效且节省空间

　　2. 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数

　　3. 读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具

　　4. 线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能

　　5. 用户集成C、C++等代码的工具

5. numpy定义一个数组

# 以数组 a 的从小到大的顺序为基准，对数组b进行重排序，并返回排序结果的索引数 import numpy as np a = np.array([0,1,3,2,6,4,5]) b = np.array([0,1,2,3,4,5,6]) index = np.lexsort((b, a))

6. 用numpy生成数组

len([x for x in array if x <=1])

7. 生成numpy数组

内积？ import numpy as np x = np.arange(16).reshape((4,4)) y = np.arange(16).reshape((4,4)) x.dot(y)

8. python numpy创建数组

我没有用过这个模块，不过我可以给你大致解释一下这个错误什么意思：numpy.ndarray类里没有特性或方法"mask"

9. 如何建立numpy数组

使用print函数实现，代码如下:

x = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

print x

print x.shape

输出

[[1 2 3]

[4 5 6]

[7 8 9]]

(3L, 3L)

[Finished in 0.2s]

10. numpy创建一个数组修改最后一个元素

在numpy中的很多函数在都有dytpe参数（可选参数），这使得我们可以在调用方法的同时指定数据类型。

NumPy可以使用字符编码来表示数据类型，这是为了兼容NumPy的前身Numeric，

我们可以通过dtype先来获取dtype类对象，然后通过char属性获取数据类型的字符编码，通过type属性获取数组的数据类型，str属性可以给出数据类型的字符串表示，itemsize属性表示数组中单个元素所占的内存字节数。