arr7 = np.full((4, 4, 3), 2, dtype=np.double) print("\n数组7:") print(arr7) # 创建一个形状为 (3, 3) 的数组,用 7 填充 arr8 = np.full((3, 3), 7) print("数组8:") print(arr1) # 创建一个形状为 (2, 2, 2) 的数组,用 -1 填充 arr9 = np.full((2, 2, 2), ...
import numpy as np # 演示不同类型的数据 print(np.array(3).dtype) # 输出:int64 print(np.array(3.34).dtype) # 输出:float64 # 使用 numpy.full 创建填充数组 arr1 = np.full((2, 2), np.inf) print("\n数组1:") print(arr1) arr2 = np.full((2, 2), 10) print("\n数组2:") ...
方法一:使用array函数,通过list创建数组对象。 代码: array1=np.array([1,2,3,4,5])array1 输出: array([1, 2, 3, 4, 5]) 代码: array2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])array2 输出: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 方法二:使用arange函数,指定取值范围和跨度创建数组对象。 代码...
"""创建ndarray数组(zeros,ones,full,*_like,eye,identity)"""importnumpy as npprint("zeros:", np.zeros([1, 3]))print("ones:", np.ones([1, 3]))print("full:", np.full([1, 3], 7))print("ones_like", np.ones_like(np.zeros([1, 3])))print("eye:", np.eye(3, 3, 0))...
print (array) >>> [[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可以看到,如果数组比较庞大,上述的创建方法比较麻烦,Numpy提供了一些更为便捷的函数,来创建任意形状的数组: np.ones() #元素全为1的数组 array = np.ones((2,3,4)) #(2,3,4)即为指定的形状 ...
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(b)# [[1 2 3]# [4 5 6]] 一切从创建说起 一个特定的数据结构,肯定有着特定的创建方式,例如列表我们就是通过[]来创建,字典我们用{}来创建。ndarray多维数组用numpy库的array方法来创建。 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) 输出: [1 2 3 4 5] 如果你想要创建一个包含特定元素(例如0)的数组,可以使用numpy.zeros()函数。这个函数需要一个表示数组形状的参数(例如,一个整数或元组),并返回一个由指定元素填充的数组。以下是一个例子: import numpy as np # 创建一个形状为...
print(inverse_C) 3. 高级索引和切片 NumPy支持强大的数组索引和切片功能,可以通过各种方式提取数组的子集。这对于处理大型数据集或图像处理等任务非常有用。 99 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 importnumpyasnp # 布尔索引 data=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) ...
可以使用 `np.array()` 函数从 Python 的列表或元组中创建数组: ```python # 从列表创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # 从嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr1) print(arr2) ...