np.array函数的作用：列表不存在维度问题，但数组是有维度的，而np.array()的作用就是把列表转化为数组，也可以说是用来产生数组。np.array构造函数用法：np.array([1,2,3,4,5]) 函数形式：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) print("原数组为:") print(x) #行索引为[0,1,2],列索引为[0,1,0] y = x[[0,1,2], [0,1,0]] #x[[0,1,2], [0,1,0]]等价于:取出x中(0,0),(1,1),(2,0)位置的元素 #索引数组为[[0,0],[1,1],[2,0]] print ("...
3 array([5, 4, 3, 2, 1]) 4 5 >>> x=np.random.rand(10) 6 >>> x 7 array([ 0.5993579 , 0.68693925, 0.74380945, 0.40993085, 0.72345401, 0.64499497, 0.48715468, 0.80924589, 0.43362779, 0.06554248]) 8 >>> x>0.5 #对每个元素都比较 9 array([ True, True, True, False, True, True,...
a = np.array([True, False]) b = np.array([False, True]) c = a & b print(c) # [False False] logical_and() import numpy as np a = [0, 1, 2, 3, 0] b = [1, 1, 2, 3, 1] c = np.logical_and(a, b) print(c) # [False True True True False] 否: ~/logical_n...
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0) object:列表、元组等。 dtype:数据类型。如果未给出,则类型为被保存对象所需的最小类型。 copy:布尔来写,默认 True,表示复制对象。 order:顺序。 subok:布尔类型,表示子类是否被传递。
Numpy是Python中用于数值计算的强大库,其中np.array()函数是创建多维数组的主要方法。本文将详细介绍np.array()函数的用法,帮助您更好地理解和使用Numpy。
print(array.dtype) """ result: 数组array的值为: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 数组array的默认类型为: int32 """ 我们可以看到,我们成功创建了给定元素的数组,并且创建数组的默认类型为np.int32类型。 进阶用法: import numpy as np array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]...
# 4.如何获取数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的共元素?...# 法1 a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) b = np.array([7,2,10,2,7...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 上述代码中,首先使用np.array([])创建了一个空的nparray。然后,使用shape属性获取nparray的维度。最后,通过判断shape是否等于(0,)来判断nparray是否为空。 实际应用 判断nparray是否为空在实际应用中非常常见,下面是一些实际应用场景。
1. 2. 3. 输出为:float64 1.4ndarray的运算 相乘: a_ndarray=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b_ndarray=np.array([[7,8,9],[10,11,12]]) c_ndarray=a_ndarray*b_ndarray#相乘 print(c_ndarray) 1. 2. 3. 4. 输出:[[ 7 16 27] ...