>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) >>> a array([[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]]) >>> b = a[:2, 1:3] >>> b array([[2, 3], [6, 7]]) >>> b[0, 0] = 77 >>> a array([[ 1, 77, 3, 4]...
复制 >>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> y = np.array([[5, 6]]) 你可以用以下方法将它们连接起来: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 >>> np.concatenate((x, y), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) 要从数组中删除元素,可以简单地使用索引选...
array([1.,1.]) 或者甚至一个空数组!函数empty创建一个数组,其初始内容是随机的,并取决于内存的状态。使用empty而不是zeros(或类似物)的原因是速度—只需确保稍后填充每个元素! >>># Create an empty array with 2 elements>>>np.empty(2) array([3.14,42\. ])# may vary 您可以创建一个具有元素范围...
>>> b1 = a[0, :]>>> b1array([1, 2, 3, 4])>>> b1[0] = 99>>> b1array([99, 2, 3, 4])>>> aarray([[99, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]]) 使用该copy方法将制作数组及其数据的完整副本( 深拷贝)。要在您的阵列上使用它,您可以运行: >>> b2 =...
array[1,...] 等同于 array[1,:,:] array[ : :-1] 反转数组 同上 举例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 b = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)]) # The index *before* the comma refers to *rows*, # the index *after* the comma refers to *columns* print(b...
a = np.array([3,6,9,12,18,24])print('Three rows :','\n',np.reshape(a,(3,-1)))print('Three columns :','\n',np.reshape(a,(-1,3)))Three rows : [[ 3 6] [ 9 12] [18 24]]Three columns : [[ 3 6 9] [12 18 24]]展开NumPy数组 有时，当你有多维数组并希望...
array([ 10, 2, 3, 4, 5, 6 ] 就像列表一样,可以对数组进行切片操作: >>> a[:3] array([10, 2, 3]) 但有很大的一点不同:列表切片生成一个与原来列表无关的新列表副本(copy) , 而数组切片生成的只是原来数组的一个视图(view) , 它还是指向原来的数组 . 原来的数组还是可以通过视图来修改。
>>> reversed_arr_rows = np.flip(arr_2d, axis=0)>>> print(reversed_arr_rows)[[ 9 10 11 12][ 5 6 7 8][ 1 2 3 4]] 或仅反转列: >>> reversed_arr_columns = np.flip(arr_2d, axis=1)>>> print(reversed_arr_columns)[[ 4 3 2 1][ 8 7 6 5][12 11 10 9]] ...
NumPy 的np.flip()函数允许您沿着轴翻转或反转数组的内容。当使用np.flip()时,请指定您想要翻转的数组和轴。如果您不指定轴,NumPy 将沿着输入数组的所有轴反转内容。 反转一维数组 如果你从这样一个一维数组开始: >>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) ...
numpy.flip(m, axis=None) Parameters: Return value: out : array_like - A view of m with the entries of axis reversed. Since a view is returned, this operation is done in constant time. Example: Flipping and Reversing NumPy Arrays with numpy.flip() ...