代码如下: import numpy as np # 1定义一个一维数组,注意()里加一个[] array1=np.array([1,2,3]) # print(array1) # 输出为[1 2 3] # 2定义一个二维数组,每一个()里有一个[],里面每一行用一个[] array2 =np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12] ]) # print...
ct = np.random.choice(["B", "T", "Monocyte"], size=(100,200)) ct.shape Out[13]: (100, 200) 创建一个numpy数组,每个元素都是一个字符串, np.random.choice(["B", "T", "Monocyte"], size=(100,))
randint()函数,numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘1’)生成一个区间[low,high)中离散均匀抽样的数组; numpy.random.random(size=None),random()函数生成[0,1)之间均匀抽样的数组。 import numpy as np a1 = np.random.rand(2, 4) #矩阵形状 print("rand()服从[0,1)之间的均匀...
假设当前有一个3行3列的ndarray数组,如果想要获取第3行第2列的元素,可以使用ndarray[3,2]。 答案:错误 判断题 ndarray对象中的swapaxes()方法可以将两个轴进行转换。 答案:正确 判断题 如果两个数组的形状不同,则它们是无法执行算术运算的。 答案:错误 ...
1、add:将数组中对应的元素想加 2、subtract:从第一个数组中减去第二个数组中的元素 3、multiply:数组元素相乘 4、divide:除法 5、power:对第一个数组中的元素A,根据第二个数组中的相应元素B,计算A的B次方。 利用数组进行数据处理 用数组表达式代替循环的做法,通常被称为矢量化,要比等价的Python方法快上一两...