Returns out ndarray Array of zeros with the same shape and type as a. ''' # np.zeros_like的作用 # 很明显,使用np.zeros_like是想要创造一个和目标的array一样的形状结构,但是元素是0的新的array # 五个参数,一个必须的参数,四个可选的参数 # 第一个参数:a # 这是一个array数据类型,想要返回...
import numpy as np """ 新建array的五种方法: 1. np.array() 中直接输入一维或多维List 2. np.zeros()中输入想要的shape (3,4), 数据类型 dtype 3. np.empty() 输入 shape , dtype 4. np.arange().reshape() 5. np. linspace().reshape() 6. .reshape() 将元素重新组成矩阵 1. a = np....
使用zeros创建全是0的数组 np.zeros(shape, dtype=None, order='C') np.zeros(10) np.zeros((2,4)) 使用zeros_like创建形状相同的数组¶ np.zeros_like(a, dtype=None) np.zeros_like(x) np.zeros_like(X) 使用empty创建全是0的数组 empty(shape, dtype=float, order='C') 注意:数据是未初始化...
import numpy as np a = np.linspace(0,10,7) # 生成首位是0,末位是10,含7个数的等差数列 print(a) # 结果 [ 0. 1.66666667 3.33333333 5. 6.66666667 8.33333333 10. ] linspace用于生成等差数列,而logspace用于生成等比数列。 下面的例子用于生成首位是100,末位是102,含5个数的等比数列。 import numpy ...
shape : int or tuple of ints Shape of the new array, e.g.,(2, 3)or2. 使用ones_like创建形状相同的数组 ones_like(a, dtype=float, order='C') 使用zeros创建全是0的数组 np.zeros(shape, dtype=None, order='C') 使用zeros_like创建形状相同的数组 ...
先看一下官方文档的解释:NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of “items” of the same type.The items can be indexed using for example N integers.Arrays should be constructed using “array”“zeros“or "empty" "NumPy 提供了一个 N 维数组类型,...
通过np.zeros( ) 创建一个2行4列3个通道的三维数组,并给第1行第2列第1通道赋值为1。 得到以下结果: [[[0 0 0] [0 0 0] [0 0 0] [0 0 0]] [[0 0 0] [0 0 0] [0 1 0] [0 0 0]]] 通过观察数值(2,4,3)可以理解:这里的2行变成了2个“更大规模的行”,4列变成了4个“行”...
array,zeros,zeros_like,ones,ones_like,empty,empty_like,arange,linspace,numpy.random.rand,numpy.random.randn,fromfunction,fromfile 打印数组 print函数打印,具体打印方式看代码结果 >>> a = np.arange(6) # 1d array >>> print(a) [0 1 2 3 4 5] >>> >>> b = np.arange(12).reshape(4,3...
使用预定函数arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函数创建 生成随机数的np.random模块构建 array本身支持的大量操作和函数 直接逐元素的加减乘除等算数操作 更好用的面向多维的数组索引 求sum/mean等聚合函数 线性代数函数,比如求解逆矩阵、求解方程组 1. 使用Python的...
我敢打赌,你肯定使用过像ones_like 或 zeros_like 这样的常见 NumPy 函数。full_like 和这两个完全一样,除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。 array = np.array([[1,4,6,8], [9,4,4,4], [2,7,2,3]]) ...