import numpy as np # 创建一个NumPy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个布尔数组,用于选择arr中的元素 mask = arr > 2 # 打印布尔数组 print("布尔数组:", mask) # 创建一个与选中元素数量相同的赋值数组 values = np.array([10, 11]) # 使用布尔数组索引进行赋值 arr[ma...
In: arange(7, dtype='f') Out: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.], dtype=float32) Likewise this creates an array of complex numbers In: arange(7, dtype='D') Out: array([ 0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j]) dtype构造器 ...
x=np.array([1,2,3,4,5])x<3# 小于 #array([True,True,False,False,False],dtype=bool)x>3# 大于 #array([False,False,False,True,True],dtype=bool)x<=3# 小于等于 #array([True,True,True,False,False],dtype=bool)x>=3# 大于等于 #array([False,False,True,True,True],dtype=bool)x!=...
对于布尔类型boolean,永远只有true和false两个值。 比较运算符:>,>=,<,<=,==,!= 与运算 && 或运算 || 非运算 ! 这些运算的结果是一个布尔数据类型的数组,一共有一下操作 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) x < 3 # 小于 # array([ True, True, False, False, False], dtype=bool) x >...
>>> import numpy as np >>> np.array([[1, 2, 3, 4]], dtype=float) array([[1., 2., 3., 4.]]) >>> np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=complex) array([[1.+0.j, 2.+0.j], [3.+0.j, 4.+0.j]]) >>> np.array([[1, 2, 3, 4]], dtype=np.int64) ...
3.Booleans(布尔类型): Python实现了所有常用的布尔逻辑运算符,但它使用的是英文单词而不是符号 (&&,||, etc.): t = True f = False print(type(t)) # Prints "<class 'bool'>" print(t and f) # Logical AND; prints "False" print(t or f) # Logical OR; prints "True" ...
numpy.isnan(x, args, kwargs) Test element-wise for NaN and return result as a boolean array. 1.1真值测试 numpy.all numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue) * Test whether all array elements along a given axis evaluate to True. ...
>>> a = np.arange(12).reshape(3, 4) >>> b = a > 4 >>> b # `b` is a boolean with `a`'s shape array([[False, False, False, False], [False, True, True, True], [ True, True, True, True]]) >>> a[b] # 1d array with the selected elements array([ 5, 6, 7,...
import numpy as np a = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) 指定数组类型创建 import numpy as np a = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]], dtype=complex) '''dtype : data-type, optional The desired data-type for the array. If not given,...
Numpy 是Python专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包,每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.org). 去找答案。 在使用numpy之前,需要引进它,语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpy 这样你就可以用numpy里面所有的内置方法 (build-in methods) 了,比如求...