print("number of dim:",array.ndim)判断数组是几维的(一维二维等等) print("shape:",array.shape)判断数组的形状 print("size:"array.size)判断数组的大小 numpy的创建array array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]简单创建(注意下打印出来之后没有中间,号) array =
print('number of dim:', array.ndim) # 查看数组形状(几行几列) print('shape:', array.shape) # 查看数组大小(总的元素个数) print('size:', array.size) # 定义数组的数据类型 a = np.array([1, 2, 3], dtype=int) print(a.dtype) # 创建矩阵 # 全零矩阵 b = np.zeros((3, 4)) #...
示例代码 1:使用np.array创建数组 importnumpyasnp# 创建一个一维数组array1=np.array([1,2,3,4,5],dtype='int32')print("数组1:",array1) Python Copy Output: 示例代码 2:使用np.zeros创建指定大小的数组 importnumpyasnp# 创建一个形状为 (3, 4) 的二维零数组array2=np.zeros((3,4),dtype='f...
print("number of dim:",array.ndim)判断数组是几维的(一维二维等等) print("shape:",array.shape)判断数组的形状 print("size:"array.size)判断数组的大小 numpy的创建array array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]简单创建(注意下打印出来之后没有中间,号) array = np.array([[1,2,3],dtype=np....
af64=np.array([],dtype=np.float64)bf64=np.arange(1,dtype=np.float64)cf64=np.arange(5,dtype=np.float64)print("size of 0 int32 number: %f"%sys.getsizeof(ai32))print("size of 1 int32 number: %f"%sys.getsizeof(bi32))print("size of 5 int32 numbers: %f"%sys.getsizeof(ci...
a1 = np.array(a)# 相当于索引的形式,并没有真正的创建一个新的 a2 = np.asarray(a) 生成固定范围的数组 方法介绍 np.linspace (start, stop, num, endpoint, retstep, dtype) start 序列的起始值 stop 序列的终止值, 如果endpoint为true,该值包含于序列中 ...
import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组...
size属性:获取数组元素个数。 代码: array17 = np.arange(1, 100, 2) array18 = np.random.rand(3, 4) print(array16.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) ...
print("dtype:", a3.dtype) 输出为: Output dtype: int64 对数组编制索引 NumPy 中的索引类似于标准 Python 中的索引列表。 事实上,一维数组中的索引与在 Python 列表中的效果完全相同。 请尝试: Python a1 输出为: Output array([5, 0, 3, 3, 7, 9]) ...
print(rand_int) numpy.linspace:在指定范围内生成均匀间隔的数字。 # Generate an array of 5 values from 0 to 10 (inclusive) arr = np.linspace(0, 10, 5) # Print the array print(arr) [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ] numpy.range:用间隔的值创建数组。