python numpy比較兩個(gè)二維數(shù)組中相同的行或列，越簡(jiǎn)潔越好？In[1]：在[2]中導(dǎo)入numpy:a=array（[[1,2,3]，[4,5,6）[3]：B=array（[[9,8,7]，[6

python numpy比較兩個(gè)二維數(shù)組中相同的行或列，越簡(jiǎn)潔越好？

In[1]：在[2]中導(dǎo)入numpy:a=array（[[1,2,3]，[4,5,6

）[3]：B=array（[[9,8,7]，[6,5,4

）[4]：numpy.concatenate連接（（a，b））out[4]：數(shù)組（[[1，2，3]，[4，5，6]，[9，8，7]，[6，5，4

）或in[1]：a=array（[1，2，3]）in[2]：b=array（[4，5，6]）in[3]：numpy.vstack文件（（a，b））out[3]：數(shù)組（[[1，2，3]，[4，5，6

python中的list和array的不同之處？

Python中的列表是一個(gè)列表，它是Python中的一個(gè)基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。序列中的每個(gè)元素都被分配了一個(gè)數(shù)字——它的位置，或者索引，第一個(gè)索引為0，第二個(gè)索引為1，依此類推?？梢允褂孟聵?biāo)和切片來(lái)獲取元素。

Ndarray是Python中第三方模塊numpy的主要數(shù)據(jù)類型。它是一個(gè)具有連續(xù)內(nèi)存和單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組對(duì)象。它還可以通過(guò)下標(biāo)和切片獲得元素。與鏈表的主要區(qū)別在于內(nèi)存連續(xù)，存儲(chǔ)類型單一，運(yùn)算效率遠(yuǎn)高于鏈表。

Series是一種數(shù)據(jù)類型，用于在pandas（Python的第三方模塊）中存儲(chǔ)一維結(jié)構(gòu)。級(jí)數(shù)與一維數(shù)組的主要區(qū)別在于級(jí)數(shù)具有行索引，它還可以通過(guò)下標(biāo)和切片來(lái)獲取元素。

Numpy改變數(shù)組維度的幾種方法？

numpy的主要對(duì)象是同一元素的多維數(shù)組。

這是一個(gè)元素表，所有元素都屬于一種類型，并由正整數(shù)元組索引（通常元素是數(shù)字）。在numpy中，尺寸被稱為軸，軸的數(shù)目被稱為秩，但它與線性代數(shù)中的秩不同。在用Python求線性代數(shù)中的秩時(shí)，我們使用numpy包中的秩線性矩陣秩方法用于計(jì)算矩陣的秩。下面給出了一個(gè)例子。

從哪本書(shū)開(kāi)始學(xué)習(xí)Python比較好？

如果是基本的，我想找一個(gè)在線網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何開(kāi)始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí)，我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會(huì)更有效率。例如下面三個(gè)，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等。如果是游戲指導(dǎo)或機(jī)器學(xué)習(xí)，找另一個(gè)。。

29歲想學(xué)python，有哪些建議？

學(xué)習(xí)Python與年齡無(wú)關(guān)。去年，我33歲的時(shí)候在openstack上學(xué)習(xí)Python。在我的職業(yè)生涯中，我學(xué)過(guò)幾種語(yǔ)言，包括C、C、PHP和python。

就學(xué)習(xí)內(nèi)容而言，我認(rèn)為學(xué)習(xí)一門語(yǔ)言主要包括兩個(gè)方面：

1）語(yǔ)言本身的語(yǔ)法，其實(shí)內(nèi)容很少

2）與語(yǔ)言相關(guān)的系統(tǒng)庫(kù)和第三方庫(kù)，內(nèi)容多，難度大

另外，我的經(jīng)驗(yàn)是如何學(xué)好一門語(yǔ)言的實(shí)踐，實(shí)踐包括兩個(gè)方面：

1）閱讀更多的代碼，你可以看到更好的開(kāi)源項(xiàng)目，如openstack或Django等。

2）編寫更多的代碼。如果你的工作中有項(xiàng)目，如果沒(méi)有，你可以寫一些小項(xiàng)目。例如，開(kāi)發(fā)一個(gè)python版本的redis。