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:创建数据全为1 • empty:创建数据接近0 • arrange:按指定范围创建数据 • linspace:创建线段 创建数组 a = np.array([2,23,4]) # list...
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...
importnumpyasnp# 假设我们有一个简单的神经网络层input_size=10output_size=5# 使用zeros初始化权重weights=np.zeros((input_size,output_size))biases=np.zeros(output_size)print("numpyarray.com - Neural network weights:")print(weights)print("numpyarray.com - Neural network biases:")print(biases) Py...
a1= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(a1.size)#因为总共有6个元素,输出值为6 5.2.ndarray.ndim 获取数组是几维数组。比如: importnumpy as np a1= np.array([1, 2, 3])print(a1.ndim)#维度为1a2= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(a2.ndim)#维度为2a3= np....
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...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import timeit import matplotlib.pyplot as plt # This program measures the performance of the NumPy sort function # and plots time vs array size. integers = [] def dosort(): integers.sort() def measure(): timer = timei...
# Create a 2d array from a list of lists list2=[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]] arr2d=np.array(list2) arr2d #> array([[0, 1, 2], #> [3, 4, 5], #> [6, 7, 8]]) 你也可以通过dtype参数指定数组的类型,一些最常用的numpy类型是:'float'...
# 将数据划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42) # 定义训练模型并获取混淆矩阵的函数def get_confusion_matrix(X_train, X_test, y_train, y...
array函数 创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的NumPy数组。以一个列表的转换为例: In [19]: data1 = [6,7.5,8,0,1] In [20]: arr1 = np.array(data1) In [21]: arr1 ...
>>> >>> b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) # 2 x 3 array >>> b array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> b.ndim 2 >>> b.shape (2, 3) >>> len(b) # returns the size of the first dimension 2 >>> c = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])...