To create a nan array in Python NumPy, we can directly assign the nan values, use the np.full function, the np.fill function, or modify the existing array with the nan values, the np.repeat() function, or can create a list of nan using the list comprehension, and convert it into an...
numpy.array(): 从现有数据创建数组。 numpy.zeros(): 创建指定形状的全零数组。 numpy.ones(): 创建指定形状的全一数组。 numpy.full(): 创建指定形状且填充特定值的数组。 numpy.arange(): 创建具有给定间隔的均匀间隔的值。 numpy.linspace(): 创建指定间隔内的等间隔数字。 numpy.eye(): 创建单位矩阵或...
# Create a1-dimensional array arr=np.array([1,2,3,4,5,6])# Reshape the array to a 2x3 matrix reshaped_arr=np.reshape(arr,(2,3))[[123][456]] numpy.transpose:用于排列数组的维度。它返回一个轴调换后的新数组。 代码语言:javascript 复制 # Create a2-dimensional array arr=np.array([[...
# 插入nan变量和inf变量arr2[1,1]=np.nan# not a numberarr2[1,2]=np.inf# infinitearr2#> array([[ 1., 2., 3., 4.],#> [ 3., nan, inf, 6.],#> [ 5., 6., 7., 8.]])# 用-1代替nan值和inf值missing_bool=np.isnan(arr2)|np.isinf(arr2)arr2[missing_bool]=-1arr2#...
*1:两个nan不相等 In [19]: np.nan==np.nan Out[19]: False 1. 2. *2:np.nan!=np.nan可以用来判断nan的个数或者判断nan In [24]: t2=t2.astype(float) In [25]: t2[3,3]=np.nan In [26]: t2 Out[26]: array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.], [ 0., 7., 8., 9.,...
#> array([[0, 1, 2], #> [3, 4, 5], #> [6, 7, 8]]) 你也可以通过dtype参数指定数组的类型,一些最常用的numpy类型是:'float','int','bool','str'和'object'。 # Create a float 2d array arr2d_f=np.array(list2,dtype='float') ...
arr2d=np.array(list2) arr2d #> array([[0, 1, 2], #> [3, 4, 5], #> [6, 7, 8]]) 你也可以通过dtype参数指定数组的类型,一些最常用的numpy类型是:'float','int','bool','str'和'object'。 # Create a float 2d array arr2d_f=np.array(list2,...
ceil(): 向上最接近的整数,参数是 number 或 array floor():向下最接近的整数,参数是 number 或 array rint(): 四舍五入,参数是 number 或 arrayisnan(): 判断元素是否为 NaN(Not a Number),参数是 number 或 arraymultiply(): 元素相乘,参数是 number 或 arraydivide(): 元素相除,参数是 number 或 ...
array([1,2,6,24,120]) np.cumsum(c) # 累加并给出中间结果 np.unique(b) # 返回不重复的元素值 array([1, 3, 5, 7, 8]) np.all(b) # b所有元素都为非0值则返回True np.any(b) # b有任意元素为非0值则返回True 矩阵乘法运算的dot()函数 * 缺失值: nan表示缺失值,如数组中含有nan ,...
a = np.array([1, 2, 3]) a.dtype dtype('int64') b = np.array([1., 2., 3.]) b array([ 1., 2., 3.])不同的数据类型可以更紧凑的在内存中存储数据,但是大多数时候我们都只是操作浮点数据。注意,在上面的例子中,Numpy自动从输入中识别了数据类型。