numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0) object:就是要创建的数组 dtype:表示数组所需的数据类型,默认是None,即保存对象所需的最小类型 ndmin:指定生成数组应该具有的最小维数,默认为None。 2、通过arange函数创建一维数组:arange(start, end, sep) linspace(start, stop, nu...
/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_importnumpyasnp# Test 1a=np.arange(4)printa# 直接赋值, a,b,c,d是同一个arrayb=a c=a d=b a[0]=10printbisaprintcisaprintdisa# Test 1 result[0123]TrueTrueTrue# Test 2# 深拷贝b=a.copy()b[0]=12printbisaprintaprintb# Test 2 resul...
>>> a = np.array(range(12)).reshape(3, 4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> b = a.copy() >>> b is a False >>> b == a array([[False, True, True, True], [ True, True, True, True], [ True, True, True, True...
>>>A=np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B=np.array(A, copy=True) >>>AisB False 当然了,这里的copy值默认就是True。这样就实现了深复制,如果copy值是False,A就和B完全等价了,实现不了真复制!
1. numpy.array作用：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) 函数用于创建一个数组。参数和返回值：参数：object：数组的输入数据，可以是列表、元组、其他数组或者其他可迭代对象。dtype（可选）：所需的数组数据类型，可以是字符串、类型对象或者 None。如果未提供，则...
array(p_object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) p_object:数组或嵌套的数列 dtype:数组元素的数据类型 copy:是否需要复制 order:创建数组的样式,C 为行方向,F 为列方向,A 为任意方向(默认) subok:默认返回一个与基类类型一致的数组 ...
arr2 = np.linspace(1,6,num=5,endpoint=False,retstep=True,dtype=int) #(array([1, 2, 3, 4, 5]), 1.0) 1. 2. 5.通过zeros(shape,dtype=float)和zeros_like(arr,dtype)创建元素全部为0的多维数组 zeros()表示创建一个数组,纬度为参数shape,元素全部为0且默认类型为float ...
output:1.0 1 True 1.0 数组输出:从左到右,从上向下;一维数组打印成行,二维数组打印成矩阵,三维数组打印成矩阵列表;print np.arange(1,6,2) print np.arange(12).reshape(3,4) # 可以改变输出形状 print np.arange(24).reshape(2,3,4)# 2页,3行,4页 ...
接下来将为你深入剖析numpy.array的各个参数,并通过实际案例让你感受到它的魅力。 代码语言:javascript 复制 其基本调用语法如下: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp np.array(object,dtype=None,*,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0,like=None) ...
b= [5123]True 上面的例子中,我们改变了a的值,但打印出来b中的值也被修改了,原因是a和b指向相同的对象。 复制 如果我们想要解决修改了a的值不会影响到b中的值,该如何做到呢? importnumpyasnp a = np.array([0,1,2,3]) b = a.copy()