1 创建一维数组 首先导入numpy库,然后用np.array函数创建一维数组,具体代码如下: 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组,具体代码如下: import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2) 得到结...
importnumpyasnp# 创建一个包含float类型元素的NumPy数组arr=np.array([1.1,2.5,3.9,4.2,5.6])# 使用floor方法将数组中的元素向下取整为int型arr_floor=np.floor(arr).astype(int)# 使用ceil方法将数组中的元素向上取整为int型arr_ceil=np.ceil(arr).astype(int)# 打印向下取整后的数组print(arr_floor)# 打...
# 指定的类array数据转换为array对象 import numpy as np arr0=np.array([1,2,3,4]) print(arr0) print(np.version.version) print(arr0.dtype) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. [1 2 3 4] 1.21.2 int32 1. 2. 3. 可以看到在1.21.2的64位计算机中,如果使用numpy的array函数创建array对象,...
1,2,3])np.digitize(a,bins)---array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4], dtype=int64)Exp Valuex < 0 : 00 <= x <1 : 11 <= x <2 : 22 <= x <3 : 33 <=x : 4Compares -0.9 to 0, here x < 0 so Put 0 in resulting array.Comp...
array([1.00000000e+00, 5.65685425e+00, 3.20000000e+01, 1.81019336e+02,1.02400000e+03]) 8、zeroes np.zeroes会创建一个全部为0的数组。 shape:阵列的形状。 Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float ' np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])np...
如果你有一个 Numpy 数组,并且想要提取其中的一个元素并将其转换为整数,你可以直接使用索引来访问元素,并使用Python的内置int()函数进行转换。 示例代码 1: 提取单个元素并转换为整数 importnumpyasnp# 创建一个 numpy 数组array=np.array([1,2,3,4,5])# 提取第一个元素element=array[0]# 转换为整数result...
l = [1,4,2,3,5,6] n = np.array(l) n # 执行结果 array([1, 4, 2, 3, 5, 6]) # 类型 type(n) # 执行结果 numpy.ndarray # 形状 n.shape # l.shape # 列表没有shape # 执行结果 (6,) # 优先级:str > float > int # n = np.array([3.14,2]) n = np.array([3.14,2,...
NumPy array由两个主要组成部分组成：原始数组数据（称为数据缓冲区）和有关原始数组数据的元数据（...
arr = np.array([1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]) 使用numpy.zeros():此方法用于创建一个由指定形状和数据类型组成的零数组。例如,要创建一个3x3的二维浮点数数组,其中所有元素都为0.0,可以使用以下代码: import numpy as np arr = np.zeros((3, 3)) 使用numpy.ones():此方法用于创建一个由指定形状和数据...
0.2, 0.7, 0.2, 0.2, 0.9]]) # 整除：数组每个元素除以2后取整n // 2# 执行结果array([[0, 1, 1, 2, 2], [1, 4, 3, 0, 0], [2, 0, 1, 1, 2], [1, 3, 1, 1, 4]], dtype=int32) # 次方：数组每个元素的2次方n ** 2# 执行结果array([[ 1, 4, ...