5、删除元素(3种方法) # Remove element # Time complexiyt:O(N) # (1) 输入的是值 a.remove(88) # [1,2,3] print(a) # (2) 输入的是索引 a.pop(1) # [1,3] print(a) # (3) 索引为空则移出最后一个元素 a.pop() # [1] print(a) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
var arr = [1,2,3] var arr1 = new Array() var arr2 = new Array(size) // size: 期望数组元素个数 var arr3 = new Array(element0,element1,...,elementn); 1. 2. 3. 4. 二、length: 获取数组长度 var arr = [1,2,3,4,5]; console.log(arr.length) 1. 2. 三、数组对象的部分...
>>> np.ones(3) array([1., 1., 1.]) >>> np.zeros(3) array([0., 0., 0.]) >>> rng = np.random.default_rng() # the simplest way to generate random numbers >>> rng.random(3) array([0.63696169, 0.26978671, 0.04097352]) ../_images/np_ones_zeros_random.png 你还可以使用...
Some of the array element types are byte, int, float, complex, uint8, uint16, uint64, int8, int16, int32, int64, float32, float64, float96, complex64, complex128, and complex192. >>> from numpy import * >>> zeros( (12), dtype=int8 ) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ...
要创建一个 NumPy 数组,可以使用函数np.array()。 要创建一个简单的数组,您只需向其传递一个列表。如果愿意,还可以指定列表中的数据类型。您可以在这里找到有关数据类型的更多信息。 >>>importnumpyasnp>>>a = np.array([1,2,3]) 您可以通过这种方式将数组可视化: ...
import numpy as np # 创建一个NumPy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 删除最后一个元素 new_arr = np.delete(arr, -1) print(new_arr) # 输出: [1 2 3 4] 使用切片操作 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个NumPy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])...
>>> data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])>>> dataarray([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) 当你操纵矩阵时,索引和切片操作非常有用: >>> data[0, 1]2>>> data[1:3]array([[3, 4],[5, 6]])>>> data[0:2, 0]array([1, 3]) ...
>>> a = np.array([11, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 12, 13, 11, 14, 18, 19, 20]) 你可以使用np.unique来打印数组中的唯一值: >>> unique_values = np.unique(a)>>> print(unique_values)[11 12 13 14 15 16 17 18 19 20] ...
# 需要導入模塊: import numpy [as 別名]# 或者: from numpy importarray[as 別名]deflk(E=1.):"""element stiffness matrix"""nu =0.3k = np.array([0.5- nu /6.,0.125+ nu /8.,-0.25- nu /12.,-0.125+0.375* nu,-0.25+ nu /12.,-0.125- nu /8., nu /6.,0.125-0.375* nu]) ...
array([ 10, 2, 3, 40, 5, 6 ]) 二维或更高维的数组可以用 Python 的嵌套序列来创建: >>> 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], ...