numpy的数据类型 array(dtype=?):可以设定数据类型 arr.dtype = '?':可以修改数据类型 # arr.dtype = 'uint8' #修改数组的元素类型 #创建一个数组,指定数组元素类型为int32 arr = np.array([1,2,3],dtype='int32') 3.numpy数组的切片和索引 arr = np.random.randint(1,100,size=(5,6)) arr[1...
1、创建数组,将序列传递给numpy的array()函数即可,从现有的数据创建数组,array(深拷贝),asarray(浅拷贝); 或者使用arange()函数先创建一维数组,然后用reshape函数设置维度 创建未初始化的数组,empty(shape,dtype,order)形状,类型,行列优先,col是列,row是行 2、数组的几个重要属性, ndarray.ndim 秩,即轴的数量或...
此类具有data属性用于存储数据和grad属性用于存储梯度。import numpy as npclassTensor:def__init__(self, shape): self.data = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float32) # 用于存放数据 self.grad = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float32) # 用于存放梯度defclear_grad(self): self.grad = ...
vector = np.array([1, 2, 3, 4]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 特殊矩阵: np.zeros((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全零矩阵,要求传入的是一个元组,存储各个维度上的尺寸. np.ones((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全一矩阵,要求...
arr3 = np.array((1, 2, 3, 4, 5)) 2.2使用NumPy的特殊函数创建数组: import numpy as np # 创建全零数组zeros = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2x3的全零数组 # 创建全一数组ones = np.ones((3, 2)) # 创建一个3x2的全一数组
a=np.array([2,3,4],dtype=np.float32) print(a) print(a.dtype) 1. 2. 3. [2. 3. 4.] float32 1. 2. a=np.array([[2,3,4], [5,6,7]]) print(a) 1. 2. 3. [[2 3 4] [5 6 7]] 1. 2. a=np.zeros((3,4)) ...
import numpy as np arr_str = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=np.string_) #或者 dtype...
(np.array([self.inv_doc_freq[w] for w in words]), (D, 1)) # 计算tfidf矩阵 tfidf = tf * idf # 如果忽略特殊字符 if ignore_special_chars: # 获取特殊字符的索引 idxs = [ self.token2idx["<unk>"], self.token2idx["<eol>"], self.token2idx["<bol>"], ] # 从tfidf矩阵...
random_array=np.random.random((3,4))print("Random array for numpyarray.com:")print(random_array) Python Copy Output: 这将生成一个3×4的二维数组,其中每个元素都是0到1之间的随机数。 3.2 使用rand()函数生成数组 同样,rand()函数也可以用来生成多维随机数组: ...
a=np.array([2,3,4],dtype=np.float32) print(a) print(a.dtype) 1. 2. 3. [2. 3. 4.] float32 1. 2. a=np.array([[2,3,4], [5,6,7]]) print(a) 1. 2. 3. [[2 3 4] [5 6 7]] 1. 2. a=np.zeros((3,4)) print(a) 1. 2. [[0. 0. 0. 0.] [...