>>> rg = np.random.default_rng(1) # create instance of default random number generator >>> a = np.ones((2, 3), dtype=int) >>> b = rg.random((2, 3)) >>> a *= 3 >>> a array([[3, 3, 3], [3, 3, 3]]) >>> b += a >>> b array([[3.51182162, 3.9504637 , ...
In [36]: np.int8(z) Out[36]: array([0,1,2], dtype=int8) 注意,上面我们使用了 float , Python将会把float 自动替换成为 np.float_,同样的简化格式还有int==np.int_,bool==np.bool_,complex==np.complex_. 其他的数据类型不能使用简化版本。 查看类型 查看一个数组的数据类型可以使用自带的dtype...
Boolean (True or False) stored as a byte np.byte signed char Platform-defined np.ubyte unsigned char Platform-defined np.short short Platform-defined np.ushort unsigned short Platform-defined np.intc int Platform-defined np.uintc unsigned int Platform-defined np.int_ long Platform-defined np.ui...
int_array)# 创建一个复数类型的数组complex_array=np.zeros(5,dtype=complex)print("Complex array from numpyarray.com:",complex_array)# 创建一个布尔类型的数组bool_array=np.zeros(5,dtype=bool)print("Boolean array from numpyarray.com:",bool_array)...
所有这些类型都是 dtype 对象的实例。常用的有5种基本类型,分别是bool,int,uint,float和complex。 类型后面带的数字表示的是该类型所占的字节数。 上面表格中有一些 Platform-defined的数据类型,这些类型是跟平台相关的,在使用的时候要特别注意。 这些dtype类型可以在创建数组的时候手动指定: ...
NumPy和Python整数类型的行为在整数溢出方面存在显着差异,与 NumPy 不同,Python 的int是灵活的。这意味着Python整数可以扩展以容纳任何整数,并占用对应的内存数量且不会溢出。 a =0print(sys.getsizeof(a))>> 24a= 1print(sys.getsizeof(a))>> 28a= np.iinfo(np.int32).max + 1print(sys.getsizeof(...
importnumpyasnp# 创建一个整数零数组arr=np.zeros(5,dtype=int)# 等于零的比较equal_to_zero=arr==0print("numpyarray.com - 等于零的比较结果:",equal_to_zero)# 大于零的比较greater_than_zero=arr>0print("numpyarray.com - 大于零的比较结果:",greater_than_zero)# 小于或等于零的比较less_or_equ...
>>> 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,...
(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]], dtype=bool) >>> a[b] # 1d array with the selected elements array([ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11...
布尔值索引(Boolean indexing)是通过一个布尔数组来索引目标数组,以此找出与布尔数组中值为True的对应的目标数组中的数据。布尔数组的长度必须与目标数组对应的轴的长度一致。 使用布尔值索引(Boolean indexing)选择数据时,总是生成数据的拷贝,即使返回的数组并没有任何变化。