np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize): Set the NumPy print option 'threshold' to the maximum possible value of the system. So when the 'nums' array is printed, it won't be truncated and all the elements wil
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:") ...
size) print(array17.size) print(array18.size) 输出: 1125000 50 12 2. shape属性:获取数组的形状。 代码: print(array16.shape) print(array17.shape) print(array18.shape) 输出: (750, 500, 3) (50,) (3, 4) 3. dtype属性:获取数组元素的数据类型。 代码: print(array16.dtype) print(array...
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...
numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')[source] 返回一个根据指定shape和type,并用fill_value填充的新数组。 使用示例, 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 ...
print "Indices", indices # Indices [0 5] # 将这些值插入后,数组也能保持有序 print "The full array", np.insert(a, indices, [-2, 7]) # The full array [-2 0 1 2 3 4 7] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
1. numpy.full作用：numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C') 函数返回一个具有指定形状、数据类型和填充值的数组。参数和返回值：参数：shape：数组的形状，可以是整数或整数元组，用于指定生成的数组的维度。fill_value：填充值，用于指定生成的数组中的所有元素的值。dtype（可选）：生成的数组...
array(['Male','Male','Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)[source] start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。
array([[1, 2], [3, 4]]) # 使用numpy.pad()函数填充数组 padded_arr = np.pad(arr, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0) # 输出填充后的数组 print(padded_arr) 在这个例子中,我们使用numpy.pad()函数来填充一个2x2的数组。pad_width参数用于指定填充的宽度,mode参数用于指定填充的...
print(result)# 输出：['Hello ' 'WorldNumPy']1.2 numpy.char.upper()和 numpy.char.lower()分别用于将字符串数组转换为大写和小写形式。 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 arr=np.array(['hello','world'])upper_case=np.char.upper(arr)lower_case=np.char.lower(arr)print(upper_case)# 输出：['...