arr = np.zeros(10)print(arr)#[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]#默认是float类型, 可以指定dtype, 可以指定创建几维的数据传一个元祖, 比如np.zeros(3,2,5), 就是创建一个3页2行5列的全0数组 np.ones(10) 创建全1的数组 arr = np.ones(10)print(arr)#[1. 1. 1. 1. 1. 1....
array([ 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) Numpy数组还封装了其他方法来创建矩阵。首先,我们介绍第一个方法np.zeros(从命名规则来看,这个方法就是用来创建数值都为0的向量),比如,我们输入: 代码语言:javascript 复制 a = np.zeros(10) 可以看到结果为: 代码语言:javascript 复制 array([ 0., ...
arr = np.zeros(10)print(arr)#[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]#默认是float类型, 可以指定dtype, 可以指定创建几维的数据传一个元祖, 比如np.zeros(3,2,5), 就是创建一个3页2行5列的全0数组 np.ones(10) 创建全1的数组 arr = np.ones(10)print(arr)#[1. 1. 1. 1. 1. 1....
创建代码: import numpy as np; print ('使用列表生成一维数组') data = [1,2,3,4,5,6] x = np.array(data) print (x) #打印数组 print(x.dtype) # 打印数组元素的类型 print('使用列表生成二维数组') data = [[1,2],[3,4],[5,6]] ...
创建一般数组 importnumpyasnp#先引入numpy库 a=[1,2,3] b=np.array(a) c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],int)#int也可以改成float 创建全1数组(numpy ones)(参数1:shape(形状);参数2:dtype(类型)) importnumpyasnp array_one=np.ones([4,4],dtype=np.int)#[4,4]表示行和列 ...
下面,通过列表创建一个 ndarray 数组。 ☞ 示例代码: np.array([[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]],[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]],[[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]]]) ☞ 动手练习: 或者是列表和元组。
使用numpy的zeros()函数创建一个2行3列数组的操作命令是 。 查看答案
3.9 linspace()-等差数组创建 3.10 logspace()-等比数组创建 3.11 asarray()-自由创建 3.12 ones_like()-根据数组的形状创建 3.13 frombuffer()-根据缓冲区创建 3.14 fromiter()-根据可迭代对象创建 四、ndarray数组的形状变换 1. ndarray数组的维度变换 ...
通过ndarray这个多维数组对象可以让这些批量计算变得更加简单,当然这只它其中一种优势,接下来就通过具体的操作来发现。 3.2、ndarray-创建 1、arange(): np.arange(1.2,10,0.4) 执行结果: array([1.2, 1.6, 2. , 2.4, 2.8, 3.2, 3.6, 4. , 4.4, 4.8, 5.2, 5.6, 6. , ...