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....
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....
a = numpy.array([1, 2, 3]) if(a.size == 0): print("The given Array is empty") 其他: print("The array = ", a) 输出如下: 在上面的代码中,有三个元素,因此这个数组不是空的,if条件将返回false。 如果没有元素,if条件将变为true,并将显示空白数组。 如果我们的数组等于: a = numpy.arr...
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)) #...
array6=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("数组6的元素总数:",array6.size) Python Copy Output: 示例代码 7:查询数组的形状 importnumpyasnp array7=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print("数组7的形状:",array7.shape) Python ...
size:元素个数 1 >>> import numpy as np #导入numpy模块,np是为了使用方便的简写 2 >>> array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 3 >>> print(array) 4 [[1 2 3] 5 [2 3 4]] 6 >>> 7 >>> print('number of dim:',array.ndim) # 维度 8 number of dim: ...
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...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) 输出: [1 2 3 4 5] 如果你想要创建一个包含特定元素(例如0)的数组,可以使用numpy.zeros()函数。这个函数需要一个表示数组形状的参数(例如,一个整数或元组),并返回一个由指定元素填充的数组。以下是一个例子: import numpy as np # 创建一个形状为...
b=np.array([(1.5,2,3),(4,5,6)])print("b",b,b.dtype)#也可以在创建时显式指定数组的类型c=np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex)print("c",c,c.dtype,c.itemsize) 运行结果如下: a [2 3 4] int32 b [1.2 3.5 5.1] float64...
构建numpy数组的方法很多,比较常用的方法是用np.array函数对列表进行转化。 # 通过列表创建一维数组 importnumpyasnp list1=[0,1,2,3,4] arr1d=np.array(list1) #打印数组和类型 print(type(arr1d)) arr1d<type'numpy.ndarray'> [01234] 数组和列表最关键的区别是:数组是基于向量化操作的,列表不是,我...