format}) print(arr) # 所有浮点数显示为6字符宽+3位小数 二、单数组格式控制 使用numpy.array2string 对于单个数组,可以使用numpy.array2string函数进行更细粒度的控制,如设置精度、分隔符等。 python print(np.array2string(arr, precision=1, separator='|', formatter={'float_kind': lambda x: f"{x...
double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
使用 Python 单元测试框架可以这样进行: importunittestimportnumpyasnpclassTestNumpyPrint(unittest.TestCase):deftest_array_format(self):np.set_printoptions(precision=2)data=np.array([[1.12345,2.34567],[3.45678,4.56789]])output=str(data)self.assertIn("1.12",output)self.assertIn("2.35",output)if__na...
import numpy as np # 创建一个numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将numpy数组转换为字符串,并设置参数来控制格式输出 output_str = np.array2string(arr, separator=', ', formatter={'int': lambda x: f'{x}'}) print(output_str) 运行上述代码,输出结果如下所示: 代码语言:txt...
print('维数:{}\n形状:{}\n元素个数:{}\n类型:{}\n'.format(array.ndim,array.shape,array.size,array.dtype)) array_lis=array.tolist() print('原数组转成列表',array_lis) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 生成空数组,每个元素趋近于0 np.empty((3,4)) ...
A = np.array([[1,1], [2,4]])# 方程组的系数矩阵 b = np.array([heads, foots])# 方程组右侧的常数矩阵 X = np.linalg.solve(A, b)# sovle()函数返回方程组的解 print('鸡:{},兔:{}'.format(X[0], X[1]))# 鸡:23.0,兔:12.0 ...
(one_arr,2))print("分割成3个子数组: ",np.array_split(one_arr,3))print("由分割点分割子数组: ",np.array_split(one_arr,[3,6]))print("--- 分割二维数组 ---")# 创建一个二维数组two_arr=np.arange(6).reshape((2,3))print("原始二维数组:\n",two_arr)# 按列分割数组result=np.arr...
A = np.array([[1, 2], [-1, 4]])B = np.array([[2, 0], [3, 4]])A*B#或另一种表示方法np.multiply(A,B) Nu print(A*2.0)print(A/2.0) X=np.random.rand(2,3)defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defsoftm...
当np.array()不指定dtype时,NumPy将根据数据情况关联一个dtype类型 实例 importnumpyasnpa=np.array([0,1,2,3])b=np.array((4,5,6,7))c=np.array([[1,2],[9,8],(0.1,0.2)])print(a)print(b)print(c)>>[0123]>>[4567]>>[[1.2.][9.8.][0.10.2]] ...
a = np.array([[1, 2, 1] ,[1,1,0]]) r1=np.sort(a) r2=np.sort(a,axis=0) r3=np.sort(a,axis=1) print('a.sort() = {0}\na.sort(axis=0) = {1}\na.sort(axis=1) ={2}'.format(r1,r2,r3)) 五,获取索引的函数 ...