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...
array([1, 2, 3, 4, 5]) # 从索引1到3的元素 result = arr[1:3] print(result) # 输出: [2 3] # 每隔2个元素 result = arr[::2] print(result) # 输出: [1 3 5] # 反转数组 result = arr[::-1] print(result) # 输出: [5 4 3 2 1] # 从索引3到末尾的元素 result = arr[...
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) [...
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]]) # ...
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。
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([[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)) ...
而如下数组(array)有 2 个轴线,长度同样为 3。AI检测代码解析 [[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]] 1. 2.NumPy 的数组类(array class)叫做 ndarray,同时我们也常称其为数组(array)。注意 numpy.array 和标准 Python 库中的类 array.array 是不同的。标准 Python 库中的类 array.array 只处理...
18. 3D Array & Combined Slicing and Integer Indexing Write a Numpy program that creates a 3D NumPy array and use a combination of slicing and integer indexing to select a specific slice and then index into it. Click me to see the sample solution ...