在NumPy中,可以使用numpy.array()函数将元组(1,2,3,4)转换为一维数组。然后,可以使用print()函数打印该数组。 在打印数组时,不同的选项会导致不同的打印格式。根据给定选项,我们可以进行如下分析: A. (1,2,3,4):这是一个元组的表示形式,不是一维数组的标准打印格式。 B. (1 2 3 4):这是以空...
A. array.reshape(-1,1):使用reshape函数可以将数组转换为指定形状的数组,其中-1表示自动计算维度。这里将一维数组转换为二维数组,第一个维度为-1,第二个维度为1,因此可以将数组转换为列向量的形式。这个选项是正确的。 B. np.expand_dims(array,axis=0):expand_dims函数用于在数组的指定位置添加新的维度。
Numpy的matrix是继承自NumPy的二维ndarray对象,不仅拥有二维ndarray的属性、方法与函数,还拥有诸多特有的属性与方法。同时,Numpy中的matrix和线性代数中的矩阵概念几乎完全相同,同样含有转置矩阵,共轭矩阵,逆矩阵等概念。 (1) 创建Numpy矩阵 Numpy中可使用mat、matrix或bmat函数来创建矩阵。使用mat函数创建矩阵时,若输入mat...
可以使用NumPy中的`arange()`函数生成1-200之间的奇数数据，并使用`reshape()`函数将其转换为20行的2维数组。数据类型可以使用默认的`int64`。代码如下：```python import numpy as np 生成1-200之间的奇数数据 data = np.arange(1, 201, 2)将数据转换为20x10的2维数组 data = data.reshape(2...
import numpy as np 生成1-200之间的奇数序列 odd_nums = np.arange(1, 201, 2)转换为20行的2维浮点型数组 arr_2d = odd_nums.reshape(20, 10).astype(float) / 10 print(arr_2d)```输出:```array([[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.1, 1.3, 1.5, 1.7, 1.9],[2...
使用numpy生成1~200之间的奇数数据: 我们可以使用numpy的arange函数结合步长参数来生成奇数序列。 将生成的数据转换为20行的2维数组: 使用numpy的reshape函数可以将一维数组重塑为二维数组。 确保数组的数据类型为int: numpy数组在创建时可以指定数据类型,确保生成的是整数类型。 以下是具体的代码实现: python import n...
1、将一维数组转化为多维数组的numpy函数是___。 A.arange() B.reshape() C.zeros() D.ones() 查看答案
假如数组为 swiperList: [{ img: "../../../static/logo.png", name: "