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...
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) array = np.array([[1,2,3],dtype=np....
number of mdim:2>>> print('shape:',array.shape) # 行数和列数 shape:(2,3)>>>print(‘size:’,array.aize) # 元素个数 size :6 2、Numpy 创建 array 2.1、关键字 array:创建数组 dtype:制定数据类型 zeros:创建数据全为 0 ones:创建数据全为 1 ...
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) ...
importnumpyasnp# 创建一个 NumPy 数组arr=np.array([1,2,3,4,5])# 数学运算arr_squared=arr**2# 平方arr_mean=np.mean(arr)# 计算均值print(f"平方后的数组:{arr_squared}")print(f"数组均值:{arr_mean}") 为什么 NumPy 比 Python 的列表快?
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。
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]) ...