1
#原数组不变
2
new_a = a.astype(new_type)
3
#转list
4
ls = a.tolist()
5

6
#补充
7
b[(b>=60) & (b<=80)]
8
# 显示60~80间的数据, 此处用&, 不能用and
9
b[(b<60) | (b>90)]
10
# 显示<60  或 >90的数据,此处用|, 不能用or
11
b[~(b<60)]
12
# ~非, 显示 >=60的数据)
13

14
b<70
15
np.where(b<70,b,0)
16

17
b.T() # 矩阵转置
18
b.I() # 矩阵的逆

1
#梯度 np.gradient(f) #两侧/一侧、偏导
2
import numpy as np
3
c = np.random.randint(0,20,(3,4))
4
print(c)
5
c_grad = np.gradient(c)
6
print(c_grad)
7

8
"""
9
[[13  6  9 19]
10
 [ 4  4 16  4]
11
 [13  7  2  3]]
12
[array([[ -9. ,  -2. ,   7. , -15. ],
13
        [  0. ,   0.5,  -3.5,  -8. ],
14
        [  9. ,   3. , -14. ,  -1. ]]),
15
 array([[ -7. ,  -2. ,   6.5,  10. ],
16
        [  0. ,   6. ,   0. , -12. ],
17
        [ -6. ,  -5.5,  -2. ,   1. ]])]
18
"""