与Python原生列表的切片操作类似,NumPy切片提供了对多维数组的支持,使得数据操作更加高效和直观。 2. 如何使用NumPy切片选择数组中的特定元素或子数组 在NumPy中,切片的基本语法是array[start:stop:step],其中start是切片的起始索引,stop是切片的结束索引(不包括该索引),step是切片的步长(默认为1)。以下是一些示例:
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 数组分割 arr_split = np.split(arr, 2, axis=1) print("分割后的数组:\n", arr_split) 输出结果为: 分割后的数组: [array([[1, 2], [4, 5]]), array([[3], [6]])] 六、NumPy数组的统计运算 NumPy提供了丰富的统计运算函数,可以对数...
np.arange() np.nrange() 返回的是numpy.adarray() 而不是列表,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列。支持步长为小数。 Python3 range() 函数 Python3 range() 函数返回的是一个可迭代对象(类型是对象),而不是列表类型, 所以打印的时候不会打印列表。
start, stop均为float类型,整数会被强制转换成float类型,num表示从[start,stop]区间均匀采样的个数,endpoint为bool型,默认为True表示区间包含stop的闭区间,restep为bool型,默认为False,表示不输出采样间隔。 np.linspace(2,5,10,retstep=True) 输出:(array([2. , 2.33333333, 2.66666667, 3. , 3.33333333, 3.66...
range()返回的是range object,而np.arange()返回的是numpy.adarray() 两者都是均匀地(evenly)等分区间; range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用。 range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参...
stop:终止值(不包含),生成的数值范围是[start, stop)。 step:步长,默认为1。 dtype:生成数组的数据类型,默认为None,即根据输入参数自动推断。 下面是一个示例代码,生成一个从0到9的顺序连续数组: 代码语言:txt 复制 import numpy as np arr = np.arange(10) ...
arange(start, stop, step)时，它会从start开始，以step为步长，创建一个数组，直到但不包括stop。
np.arange(start, stop, step) 其中,start为起始值(默认为0),stop为结束值(不包含在序列中),step为步长(默认为1)。 这个函数的返回值是一个numpy.ndarray类型的数组,包含了从start到stop之间,以步长step递增的一系列值。 使用np.arange创建坐标对列表的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import numpy as np ...
start : 数值, 可选。包含此值,默认为0. stop : 数值,必须。不包含此值, 除非“step”不是整数,浮点舍入会影响“out”的长度 step : 数值, 可选。默认为1,如果步长有指定,则start必须给出来 dtype : 数据类型。输出array的数据类型。 If dtype is not given, infer the data type from the other inpu...
函数说明:arange([start,] stop[, step,], dtype=None),根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个 ndarray。 dtype : The type of the output array. If `dtype` is not given, infer the data type from the other input arguments. ...