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)#...
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...
np.savetxt(frame, array, fmt=’% .18e’, delimiter = None): frame是文件、字符串等,可以是.gz .bz2的压缩文件; array 表示存入的数组; fmt 表示元素的格式 eg: %d % .2f % .18e ; delimiter: 分割字符串,默认是空格 eg: np.savetxt(‘a.csv’, a, fmt=%d, delimiter = ‘,’ ) np.load...
方法一:使用array函数,通过list创建数组对象。 代码: array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array1 输出: array([1, 2, 3, 4, 5]) 代码: array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) array2 输出: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 方法二:使用arange函数,指定取值范围和...
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。
In [44]:numeric_strings=np.array(['1.25','-9.6','42'],dtype=np.string_)In [45]:numeric_strings.astype(float)Out[45]:array([1.25,-9.6 ,42. ]) 注意:使用numpy.string_类型时,一定要小心,因为NumPy的字符串数据是大小固定的,发生截取时,不会发出警告。pandas提供了更多非数值数据的便利的处理方...
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) ...
standard_normal( 10 ) # mu = 0.0 sigma = 1.0 >>> s.shape (10,) >>> s array([ 0.65711932, -1.19741536, 1.51470124, 0.60134355, 1.44631555, 1.25936877, -1.347354 , 0.33819449, 0.35765847, 0.84350667]) >>> s.max() # all elements 1.51470124183 >>> s.min() -1.34735399976 >>> s.sum...
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...