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....
print('使用zero/ones/empty创建数组:根据shape来创建') x = np.zeros(6) #创建一维长度为6的,元素都是0一维数组 print(x) x = np.zeros((2,3)) #创建一维长度为2,二维长度为3的二维0数组 print(x) x = np.ones((2,3)) #创建一维长度为2,二维长度为3的二维1数组 print(x) x = np.empty(...
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., ...
[1, 1, 2]]) In [117]: a4[:,1:2] Out[117]: array([[0], [1]]) In [118]: a4[0:1] Out[118]: array([[1, 0, 2]]) 数组的行互换 In [120]: a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a=a[::-1,:] a Out[120]: ...
1.数据的维度 2.安装NumPy 3.导入NumPy库 三、NumPy的数组对象:ndarray 1 为什么要引入ndarry呢? 2. ndarray是一个多维数组对象 2.1 定义 2.2 内存中的存储形式 2.3 ndarray对象的属性 2.4 ndarray数组的元素类型 3. ndarray对象的创建方法 3.1 array()函数 - *创建 ...
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
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)) import numpy as np array_one=np.ones([4,4],dtype=np.int)#[4,4]表示行和列 print(array_one) 创建全0数组(numpy ones)(参数1...
import numpy as np # 创建一个numpy数组 arr = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) # 设置浮点数的显示精度为2位小数 np.set_printoptions(precision=2) # 打印数组 print(arr) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 [0.1 0.2 0.3] 这样就可以控制浮点数的显示精度,避免出现奇怪的精度问题。
当然python中还有类型一样的数据结构,比如array。 import array arr = array.array('i',[i for i in range(10)])# 第一次参数'i'表示整型,说明这是一个整型数组 arr # array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) ...