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)# 将b广播到a的形状a+b_new 三、NumPy的条件索引 NumPy提供了条件索引的功能，即可以基于条件选择数组中的元素。这是通过在索引操作符[]中提供条件表达式实现的。importnumpyasnparr=np.array
In[29]:np.zeros(10)Out[29]:array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])In[30]:np.zeros((3,6))Out[30]:array([[0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.,0.,0.]])In[31]:np.empty((2,3,2))Out[31]:array([[[0.,0.],[0.,0.],...
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) Python Copy Output: 这个例子展示了如何创建二...
importnumpyasnp# 创建一个示例数组example_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 创建一个与example_array形状相同的零数组zero_array_like=np.zeros_like(example_array)print("numpyarray.com - Zero Array with same shape as example_array:")print(zero_array_like) Python Copy Output: 这个方法在...
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...
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...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # Reshape the array to a 2x3 matrix reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3)) [[1 2 3] [4 5 6]] numpy.transpose:用于排列数组的维度。它返回一个轴调换后的新数组。 # Create a 2-dimensional array ...
matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(matrix[1:,1:])# 输出:[[56][89]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 关键点解析: NumPy支持多维索引,切片语法与Python列表类似。 切片操作是视图,不会复制数据,适用于内存优化。
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...
print(random_array) # 从正态分布中抽取样本 mean,std_dev=0,1 normal_samples=np.random.normal(mean,std_dev,size=(3,3)) print(normal_samples) 5. 数组操作的优化 在处理大规模数据时,优化数组操作对于提高性能至关重要。NumPy提供了一些方法来优化数组操作,例如使用np.vectorize函数、使用np.fromiter从迭...