axis1, axis2)Interchange two axes of an array.ndarray.TSame as self.transpose(), except that self is returned if self.ndim < 2.transpose(a[, axes])Permute the dimensions of an array.
print('number of dim:',array.ndim) # 维度 #number of dim: 2 print('shape :',array.shape) # 行数和列数 shape : (2, 3) print('size:',array.size) # 元素个数 size: 6 Numpy 创建 array 关键字 • array:创建数组 • dtype:指定数据类型 • zeros:创建数据全为0 • ones:创建数...
array6=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("数组6的元素总数:",array6.size) Python Copy Output: 示例代码 7:查询数组的形状 importnumpyasnp array7=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print("数组7的形状:",array7.shape) Python Copy Output: 3. 修改 Numpy 数组的大小 修改数组的大小是...
array = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) print(array) # 查看数组维度 print('number of dim:', array.ndim) # 查看数组形状(几行几列) print('shape:', array.shape) # 查看数组大小(总的元素个数) print('size:', array.size) # 定义数组的数据类型 a = np.array([1, 2, 3],...
importnumpyasnp# 创建一个二维数组array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用len()函数获取数组的长度length=len(array_2d)print("Length of the array is:",length) Python Copy Output: 示例代码 4:使用size属性获取多维数组的总元素数量 ...
a1= np.array([1, 2, 3])print(a1.dtype)#window系统下默认是int32#以下修改dtypea2 = a1.astype(np.int64)#astype不会修改数组本身,而是会将修改后的结果返回print(a2.dtype)#int64 五、多维数组的常用属性 5.1.ndarray.size 获取数组中总的元素的个数。如下有个二维数组: ...
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #构建一个二维矩阵 print(array) ##基本属性 print('number of dim',array.ndim) #维度 print('shape:',array.shape) #形状,几行几列 print('size:',array.size) #元素个数 1. 2. 3. 4. ...
>> arr.shape, arr.size ((3, 4), 12)arr 是3 行 4 列,包含 12 个元素的数组。尝试将其修改为 5 行 6 列,大小为 30 个元素的数组时,将抛出 ValueError 异常。>> arr.shape = 5, 6 ... ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (5,6)...
a = numpy.array([1, 2, 3]) if(a.size == 0): print("The given Array is empty") 其他: print("The array = ", a) 输出如下: 在上面的代码中,有三个元素,因此这个数组不是空的,if条件将返回false。 如果没有元素,if条件将变为true,并将显示空白数组。 如果我们的数组等于: a = numpy.arr...
array.size: 返回一个表示数组元素总数的整数。 array.reshape(): 返回一个新数组,该数组具有不同的形状但相同的数据。 2.数组运算 NumPy提供了大量的函数来进行数组运算,包括数学运算、统计运算、线性代数运算等。数据计算的基本函数如下,详细介绍见后。 2.1 数学运算 # 加法 arr_add = np.array([1, 2, 3...