2,3])b=np.array([1,2])a+b# 这会报错，因为形状不匹配b_new=np.broadcast_to(b,a.shape)#...
a=np.array([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40]) b=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3]) numpy 的几种基本运算 ¶ 上述代码中的 a 和 b 是两个属性为 array 也就是矩阵的变量,而且二者都是1行4列的矩阵, 其中b矩阵中的元素分别是从0到3。 如果我们想要求两个矩阵之间的减法...
numpy.array(): 从现有数据创建数组。 numpy.zeros(): 创建指定形状的全零数组。 numpy.ones(): 创建指定形状的全一数组。 numpy.full(): 创建指定形状且填充特定值的数组。 numpy.arange(): 创建具有给定间隔的均匀间隔的值。 numpy.linspace(): 创建指定间隔内的等间隔数字。 numpy.eye(): 创建单位矩阵或...
random.normal() -0.6532785285205665 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Create two arrays a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # Compute the dot product of the arrays dot_product = np.dot(a, b) 32...
原文:Learning NumPy Array 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 一、NumPy 入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述,SciPy 与 NumPy 密切相关,因此您会在本
importnumpyasnp# 创建一个3x3的二维数组arr_2d=np.zeros((3,3))print("numpyarray.com - Two-dimensional array:")print(arr_2d)# 创建一个2x3x4的三维数组arr_3d=np.zeros((2,3,4))print("numpyarray.com - Three-dimensional array:")print(arr_3d) ...
arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])arr2=np.array([10,20,30])result=arr1+arr2# 广播相加 print(result)在上述例子中，arr2被广播以匹配arr1的形状，然后进行相加操作。这种灵活性使得处理不同形状的数组变得更加容易。1.2 高级索引 NumPy提供了多种高级索引技巧，如布尔索引、整数数组索引和切片索引...
numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 # Generate a random number from a normal distributionrandom_number= np.random.normal() -0.6532785285205665 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 # Create two arraysa= np.array([1,2,3])b= np.array([4,5,6])# Compute the dot prod...
zero_array=np.zeros((4,4))zero_array[1:3,1:3]=1print("numpyarray.com - Array after slicing and modification:")print(zero_array) Python Copy Output: 在这个例子中,我们将4×4零数组的中心2×2部分设置为1。 3.4 数组运算 NumPy支持对数组进行各种数学运算。
array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]) 因为data2是列表的列表,NumPy数组arr2的两个维度的shape是从data2引入的。可以用属性ndim和shape验证: In [25]: arr2.ndim Out[25]:2In [26]: arr2.shape Out[26]: (2,4) 除非特别说明(稍后将会详细介绍),np.array会尝试为新建的这个数组推断出一个较为合...