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 = timeit.Timer('dosort()', 'from __main__ import dosort') return timer.timeit(10 ** 2) powersOf2 ...
linspace(0, 10, 5) # Print the array print(arr) [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ] numpy.range:用间隔的值创建数组。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Generate an array from 0 to 10 (exclusive) with step size 1 arr = np.arange(0, 10, 2) # Print the array print(arr...
size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,例如,size=(m,n,k), 则输出mnk个样本,缺省时输出1个值。 返回值:ndarray类型,其形状和参数size中描述一致。 np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='l') 从一个均匀分布中随机采样,生成一个整数或N维整数数组,取数范围:若high不为None时,取[low,...
>>> a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=np.float32)>>>a.dtype dtype('float32') 生成0和1的数组 方法 empty(shape[, dtype, order]) empty_like(a[, dtype, order, subok]) eye(N[, M, k, dtype, order])
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. ...
# new_shape:tuple of ints, or n ints 调整大小的数组的形状 # demo x = np.array([[3.0, 5.0, np.nan], [7.0, 5.0, 6.0], [1.0, -9.0, 11.0]]) x.resize((4, 4)) print(x) """ [[ 3. 5. nan 7.] [ 5. 6. 1. -9.] ...
print('A\n', GAL2.A,'\n') u = np.asarray(GAL2.A >0)print('u\n', u,'\n') self.connections = u.nonzeroprint('connections\n', self.connections,'\n') XatWTc0 = gal1.XatWT[self.connections[0]]print('XatWTc0\n', XatWTc0,'\n') ...
from sklearn import datasets%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as plt## Boston House Prices datasetboston = datasets.load_boston()x = boston.datay = boston.targetboston.feature_namesarray(['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD','TAX', 'PTRATIO'...
size 元素个数 itemsize 返回数组元素占用空间的大小。以字节为单位 nbytes 总字节数 = size * itemsize T 数组对象的转置视图 flat 扁平迭代器 arr = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) print(arr.ndim) #维度数 print(arr.shape) #维度形状 print(...
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...