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=) p...
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...
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('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)) #...
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) ...
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 ...
array([]) for size in sizes: integers = np.random.random_integers(1, 10 ** 6, size) times = np.append(times, measure()) fit = np.polyfit(sizes * powersOf2, times, 1) print(fit) plt.title("Sort array sizes vs execution times") plt.xlabel("Size") plt.ylabel("(s)") plt....
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...
sum(a) print("Sum of array a:", sum_a) # 输出: 15 # 创建一个二维数组 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 计算二维数组所有元素的和 sum_b = np.sum(b) print("Sum of array b:", sum_b) # 输出: 21 # 计算二维数组每列的和 sum_b_axis_0 = np.sum(b, axis...
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]) ...