print(f"随机数组 2 (种子为 0):\n{random_array_2}") # 两次生成的随机数组完全相同 np.random.seed(1) # 设置不同的种子 random_array_3 = np.random.rand(2, 2) print(f"随机数组 3 (种子为 1):\n{random_array_3}") # 生成的随机数组不同 掌握了以上创建 NumPy 数组的方法,你就拥有了...
一维数组可以被索引、截取(Slicing)和迭代,就像 Python 列表和元组一样。注意其中 a[0:6:2] 表示从第 1 到第 6 个元素,并对每两个中的第二个元素进行操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = np.arange(10)**3 >>> a array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 34...
>>> a = np.arange(6) # 1d array >>> print(a) [0 1 2 3 4 5] >>> >>> b = np.arange(12).reshape(4,3) # 2d array >>> print(b) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] >>> >>> c = np.arange(24).reshape(2,3,4) # 3d array >>> print(c) [...
numpy的基本操作 np.concatenate, axis =0,在0维度进行拼接,且除0维度为array的shape必须相同 np.sum,axis =0, 其他的维度的维数不变,累加0维度 array的indexing: 基本形式:arr[object], object可以是integer, slicing,boolean array, integer array 1x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])2x[...
Similarly, arr3d[1, 1] gives you all of the values whose indices start with (1, 1), forming a 1-dimensional array: Indexing with slices One-dimensional array slicing Like one-dimensional objects such as Python lists, ndarrays can be sliced with the familiar syntax: ...
array([2, 3, 1, 0]) >>> type(x) <class 'numpy.ndarray'> >>> x.dtype dtype('int32') >>> x = np.array((1, 2, 3)) # 元组方式 >>> x array([1, 2, 3]) >>> x = np.array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j], [ 1.+1.j, 3.+0.j]]) # ...
>>>import numpy as np>>>a=np.array([2,3,4])>>>aarray([2, 3, 4])>>>a.dtypedtype('int64')>>>b=np.array([1.2, 3.5, 5.1])>>>b.dtypedtype('float64') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 一个常见的误差(error)在于调用 array 时使用了多个数值参数,而正确的方法应该是用「[...
a = array([0,1,2,3,4]) b = a[2:4].copy() b[0] = 10 a 1. 2. 3. 4. AI检测代码解析 array([0, 1, 2, 3, 4]) 1. 花式索引 切片只能支持连续或者等间隔的切片操作,要想实现任意位置的操作,需要使用花式索引fancy slicing。
data_1d = np.array([0,1,2,3]) # 二维数据作为 m 行 n 列的表格,例如 2 行 3 列 data_2d = np.arange(6).reshape(2,3) # 三维数据作为 k 层 m 行 n 列 的积木块, 例如 2 层 3 行 4 列 data_3d = np.arange(24).re...
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) Use np.zeros to create an array with an initial value of 0: np.zeros(10) array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) Create a 2-dimensional array: np.zeros((3, 6)) ...