array: 将输入数据(列表、元组、数组,其他序列)转换为ndarray,如果不显式指明数据类型,将自动推断;默认复制所有的输入数据。 asarray:将输入转换为ndarray,但如果输入已经是ndarray则不再复制。 arange:Python内置函数range的数组版,返回一个数组。 下面是用Numpy.random()一个生成一个随机数组的例子,注意data01的类型...
import numpy as np num = [ 1,2,3,4,5] data = np.array(num) # 使用 numpy.array()/ numpy.asarray() 创建数组,返回数组类型 #numpy.array()和numpy.asarray()区别:数据源为ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会 print data print type(data) print data.dtype # 2...
a = np.array([-1,2,-3.6,4.3]) print(np.abs(a)) # 求绝对值 [1. 2. 3.6 4.3] b = np.array([4, 9, 16]) sqrt_b = np.sqrt(b) print(sqrt_b) # 求平方根 [2. 3. 4.] square_b = np.square(b) print(square_b) # 求平方 [ 16 81 256] print(np.ceil(a)) # 向上取...
Example 1: Use of dtype Argument in square() import numpy as np # create an array array1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # compute the square of array1 with different data types result_float = np.square(array1, dtype=np.float32) result_int = np.square(array1, dtype=np.int64) #...
数据类型错误:square函数要求输入的数组必须是数值类型的,如果数组中包含非数值类型的元素,会导致返回错误的结果。可以通过使用astype方法将数组转换为正确的数值类型,例如: 代码语言:txt 复制 import numpy as np arr = np.array(['1', '2', '3']) # 包含非数值类型的数组 arr = arr.astype(int) # 将数...
np.array()可以生成一个ndarray数组,输出成[]形式,元素由空格分割。 两个属性: 轴(axis):保存数据维度;秩(rank):轴的数量 ndarray对象的属性: 1、ndim:秩,轴数量或维度数量 importnumpy as npa=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])print(a.ndim) ...
Numpy 中最常规的就是利用array函数来生成一个新的包含传递数据的NumPy 数组。array函数,参数如下: import numpy as np array1=np.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 1. 2. 除了array函数以外,还有以下一些生成函数,只是参数或多或少发生改变: ...
相当于arr**0.5arr_sqrt = np.array([1,4,9,16,25])print(np.sqrt(arr_sqrt))#[1. 2. 3. 4. 5.]#square:计算各元素的平方。相当于arr**2arr_square = np.array([1,2,3,4,5])print(np.square(arr_square))#[ 1 4 9 16 25]#sign:计算各元素的正负号,1(正数)、0(零)、-1(复数)...
导入numpy库:import numpy as np 一、numpy常用函数 1.数组生成函数 np.array(x):将x转化为一个数组 np.array(x,dtype):将x转化为一个类型为type的数组 np.zeros(shape):生成shape维度大小的全0数组 np.zeros_like(a):生成与a各维度大小一致的全0数组 np.ones(shape):生成shape维度大小的全1数组 np.on...
numpy.abs/fabs(array) 计算绝对值 numpy.square(array) 计算各元素的平方 等于array**2 numpy.log/log10/log2(array) 计算各元素的各种对数 numpy.sign(array) 计算各元素正负号 numpy.isnan(array) 计算各元素是否为NaN numpy.isinf(array) 计算各元素是否为NaN ...