importnumpyasnp# 使用newaxis创建一个1x10的二维数组arr_2d_row=np.arange(10)[np.newaxis,:]print("numpyarray.com example (row):",arr_2d_row)# 使用newaxis创建一个10x1的二维数组arr_2d_col=np.arange(10)[:,np.newaxis]print("numpyarray.com example (column):",arr_2d_col) Python Copy Outpu...
array([10,15,20,25]) >>> arange(0,2,0.3)# it accepts float argumentsarray([0.,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8]) 当arange使用浮点数参数时,由于有限的浮点数精度,通常无法预测获得的元素个数。因此,最好使用函数linspace去接收我们想要的元素个数来代替用range来指定步长。 其它函数array, zeros, zeros_li...
importnumpyasnp# 创建一个较大的2D数组arr_2d=np.arange(10000).reshape(100,100)# 使用reshape()方法创建一个视图arr_3d=arr_2d.reshape(10,10,100)print("Original 2D array shape from numpyarray.com:",arr_2d.shape)print("Reshaped 3D array shape:",arr_3d.shape)print("Is arr_3d a view of...
importnumpy as np#一维数组arr = np.arange(10)print(arr[1:6])'''[1 2 3 4 5]'''#二维数组arr2d = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(arr2d[:2])'''[[1 2 3] [4 5 6]]'''print(arr2d[:2,1:])'''[[2 3] [5 6]]'''#索引与切片混合print(arr2d[1,:...
使用arange创建范围类的数组: np.arange(15) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) 指定数组中元素的dtype: arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64) arr2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32) ndarray的属性 可以通过data.shape获得数组...
# 1.2.多维array,单个元素的索引使用整数序列 #1.2.1 二维array a = np.arange(12).reshape((3, 4)) print('a:\n', a) b = a[1, 2] #注意b = a[1, 2]等价于b = a[1][2], 索引a中第2行第3列的值, 实际上a[1][2]是先索引第一个维度得到一个array,在此基础上再索引 print('b:...
7 用arange创建连续数组:a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长 8 使用reshape改变数据的形状a = np.arange(12).reshape((3,4)) # 3行4列，0到11 9 用linspace创建线段型数据:a = np.linspace(1,10,20) # 开始端1，结束端10，且分割成20个数据，生成线段 10 同样也能进行reshape...
In [33]: mask = np.ones(arr.shape, bool)In [34]: mask[np.arange(10), idxs] = FalseIn [35]: arr[mask]Out[35]: array([ 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 24, 26, 28, 29]) boolean索引生成一个平面数组,因此我们需要重新整形以获得2d: ...
numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) arange() 会创建有规律递增的数值的 ndarray,个人感觉类似 range() 函数 >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(2, 10, dtype=float)
import numpy as np # 创建一个2D数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个布尔数组,表示每个元素是否大于4 bool_arr = arr > 4 print("原始数组:") print(arr) print("布尔数组:") print(bool_arr) # 使用布尔数组索引选择元素 selected_elements = arr[...