这在机器学习应用中很常见,例如模型的输入矩阵形状与数据集不同,可以使用NumPy的reshape()方法。只需将矩阵所需的新维度传入即可。也可以传入-1,NumPy可以根据你的矩阵推断出正确的维度: 上文中的所有功能都适用于多维数据,其中心数据结构称为ndarray(N维数组)。 很多时候,改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个...
安装完成后,我们就可以开始使用NumPy。 #导入NumPy库 import numpy as np 3.NumPy创建数组 NumPy最强大的功能之一是创建多维数组。我们可以使用NumPy的array()函数来创建数组。 例如,我们可以创建一个一维数组: arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) 输出: [1 2 3 4 5] 我们也可以创建一个二...
importnumpyasnp# 创建均匀分布的随机向量uniform_vector=np.random.uniform(0,1,5)print("Uniform random vector: numpyarray.com")print(uniform_vector)# 创建正态分布的随机向量normal_vector=np.random.normal(0,1,5)print("Normal random vector: numpyarray.com")print(normal_vector) Python Copy Output:...
importnumpyasnp# 创建一个长度为5的数组,初始元素全为0zero_array=np.zeros(5)print("全零数组:",zero_array)# 创建一个形状为(2, 3)的数组,初始元素全为1ones_array=np.ones((2,3))print("全一数组:",ones_array) Python Copy Output: 示例代码 4:创建等间隔的数组 importnumpyasnp# 创建一个从0...
可以使用pip命令进行安装: shell pip install numpy 2.导入numpy模块 安装完成后,可以在Python代码中导入numpy模块: python importnumpyasnp 3.创建numpy数组 可以使用numpy的array()函数创建一个numpy数组。下面是一个创建numpy数组的例子: python #创建一个一维数组 arr1 = np.array([1,2,3,4,5]) print(arr...
pip install numpy 导入NumPy 安装完NumPy后,你需要在Python脚本中导入它才能使用: import numpy as np 这里我们使用np作为NumPy的别名,这是一种广泛使用的惯例。 创建NumPy数组 NumPy的核心功能之一是它的数组对象,或numpy.ndarray。数组类似于Python中的列表,但NumPy数组的性能更高效,特别是对于大型数组。 #从Pyt...
NumPy 基础使用教程(1)- 数值类型及多维数组 一、介绍 1.1 基础内容 如果你使用Python语言进行科学计算,那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外,NumPy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
使用前先安装Anaconda,安装教程百度一下. Anaconda,使用以下命令通过终端或命令提示符安装 NumPy: conda install numpy原生python,使用以下命令从终端上安装 NumPy: pip install numpy 安装好 NumPy 后,建议使用 Jupyter notebook 或者pycharm写入并执行代码。
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