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:") ...
1print("提取唯一元素", np.unique(array_normal))2print("提取唯一元素", np.unique(array_normal, return_index=True))3print("提取唯一元素", np.unique(array_normal, return_counts=True))4print("提取唯一元素", np.unique(array_normal, return_index=True, return_inverse=True, axis=0)) 数组的...
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...
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。
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：['...
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:'...
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]]) ...
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...
arr=np.full((3,3),True,dtype=bool) print(arr) 1. 2. 3. 4.如何从一维数组中提取满足指定条件的元素? 从arr 中提取所有的奇数 import numpy as np arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(arr[arr%2==1]) ...