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 ("...
import numpy as np x = np.array([2, np.inf, np.nan]) b = x==2 print(b) # [ True False False] b = x==np.inf print(b) # [False True False] b = x==np.nan print(b) # [False False False] np.equal() import numpy as np a = np.array([2,3]) b = np.array([2,...
import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3, 4]) c1 = np.array([True, False, True, False]) a2 = np.array([[11, 12], [21, 22]]) c2 = np.array([True, False]) print("【显示】a1 =",a1) print("【显示】c1 =",c1) print("【执行】np.compress(c1, a1)") print(np.c...
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,...
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=0)numpy.array 常用变量及参数：dty...
在上面的程序中,使用了 NumPy 库的 np.array 函数来创建一个 NumPy 数组。np.array 函数的参数是一个 Python 列表,用于指定数组的内容。在上面的程序中,参数 [1,2,3,4] 表示创建一个包含四个元素的数组。使用题中的这种方式调用 np.array 函数,可以得到结果 [1,2,3,4]。故答案为A。 NumPy是一个 Pyt...
# 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
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。
最近发现了python中,如果将np.array(ndarray)类型的数据作为实参,传递给形参时,实参和形参会同时改变。 例如下面的代码: ``` import numpy as np num=np.array([[1,2],[3,4]]) def test(a): a[0,1] = 9 prin
在numpy.array函数中,如果没有明确设置dtype参数,NumPy会根据输入数据的类型自动推断出合适的数据类型。默认情况下,整数和浮点数会被推断为float64类型。因此,对于题目中的情况,如果没有设置dtype,那么numpy.array函数默认的数据类型是float64。故本题是正确的。 numpy.array函数用于创建NumPy数组(也称为ndarray)。它能...