importnumpyasnpX=np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23],[30,31,32,33]])#X是一个二维数组,维度为0,1;第0层[]表示第0维;第1层[]表示第1维; 2.1 取元素X[n0,n1] 表示取第0维的第n0个元素,继续取第1维的第n1个元素。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI
1. 使用内置函数：例如，`np.zeros(shape)` 创建指定形状的全零数组；`np.ones(shape)` 创建全一数组；`np.arange(start, stop, step)` 生成一个等差序列数组。2. 从列表创建数组：`np.array()` 可以将Python列表转换为NumPy数组。3. 从其他数据类型导入数据：`np.loadtxt()` 或 `np.genfromtxt()` ...
np.logspace(start, stop[, num, endpoint, base, ...]):返回对数级别上均匀采样的数值组成的一维ndarray。采样点开始于base^start,结束于base^stop。base为对数的基,默认为 10。 它逻辑上相当于先执行arange获取数组array,然后再执行base^array[i]获取采样点 ...
element=original_array[0]# 输出: 1 2.2 切片 切片允许你访问数组的一部分,语法为array[start:stop:step]。 9 1 2 # 访问第二个到第四个元素 slice_array=original_array[1:5]# 输出: [10 10 4 5] 2.3 高级索引 高级索引使用数组来指定索引,可以返回数组的任意子集。 9 1 2 3 # 使用...
importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])print(a)# 从某个索引处开始切割print('从数组索引 a[1:] 处开始切割')print(a[1:]) 输出结果为: [[123][345][456]]从数组索引a[1:]处开始切割[[345][456]] 切片还可以包括省略号…,来使选择元组的长度与数组的维度相同。 如果...
通过冒号分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作import numpy as np a = np.arange(10) b = a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为 2 print(b)输出:[2 4 6]冒号的解释:如果只放置一个参数,如[2],将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都...
1.1 调用numpy的array()函数。 格式: array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0,like=None) 返回值: ndarray,满足具体要求的数组。 参数说明: array函数接受序列型对象,如列表,元组作为参数,返回一个类型为ndarry的数组。这是numpy的基础数据类型。与列表不同,ndarry必须包...
numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None) step:数值步长。 np.arange(5,10,2) --- array([5, 7, 9]) 4、Uniform 在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。 numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) np.random.uniform(5,10,size ...
(array([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.]),1.0)[[1.][2.][3.][4.][5.][6.][7.][8.][9.][10.]] numpy.logspace numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下: np.logspace(start,stop,num=50,endpoint=True,base=10.0,dtype=None) ...
start：开始值，可选，默认0；stop：结束值，必选，数组元素不包括结束值；step：步长，可选，默认1；示例 >>>importnumpyasnp>>>np.arange(3) # 只有1个入参表示结束值array([, 1, 2])# 开始值为5，结束值为10(不包括10)，步长为1>>>np.arange(5,10)array([5, 6, 7, 8, 9])# 开始值为5...