# Importing the NumPy library with an alias 'np'importnumpyasnp# Creating a NumPy array 'x' with specified data type 'int32'x=np.array([[2,4,6],[6,8,10]],np.int32)# Printing the array 'x'print(x)# Printing the
zeors_array=np.zeros((2,3))print(zeors_array)ones_array=np.ones((1,5),dtype=np.int32)// dtypeprint(ones_array) # 输出: [[1 1 1 1 1]] 在这里,指定dtype了32位(4字节)。因此,该数组可以采用从到的值。-2-312-31-1 3.使用arange()和shape() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运...
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...
data=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) mask=(data>3) result=data[mask] print(result) # 整数数组索引 indices=np.array([0,2]) result=data[:,indices] print(result) 4. 随机数生成 NumPy提供了丰富的随机数生成函数,可以用于模拟随机实验、生成随机样本等。这些功能对于统计学、机器学...
Get the data type of an array object: importnumpyasnp arr = np.array([1,2,3,4]) print(arr.dtype) Try it Yourself » Example Get the data type of an array containing strings: importnumpyasnp arr = np.array(['apple','banana','cherry']) ...
integersa=[1,2,3,4]# Printing the original array 'a'print("Original array")print(a)# Converting the array 'a' to a NumPy array of type float using asfarray()x=np.asfarray(a)# Printing the array 'x' after converting to a float typeprint("Array converted to a float type:")print(...
print('array的数据类型:',array.dtype) print('number of dim:',array.ndim)# ndim 维度(轴)个数 print('shape:',array.shape)# shape 数组的维度 print('size:',array.size)# size 数组包含数据的个数,即维度的乘积 print('更改数组array维度:\n',array.reshape((3,2)))# reshape 更改数组维度 ...
https://finthon.com/numpy-arrayview-copy/ https://blog.csdn.net/weixin_44226181/article/details/128401161 === 在编程的过程中很可能会使用到原数组,这就涉及到视图和副本的概念,简单来说视图与副本是使用原数组的两种不同的方式。 import numpy as np a = np.arange(4) >>> ...
matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(matrix[1:,1:])# 输出:[[56][89]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 关键点解析: NumPy支持多维索引,切片语法与Python列表类似。 切片操作是视图,不会复制数据,适用于内存优化。
weeks_indices = np.split(weeks_indices,4)print("Weeks indices after split", weeks_indices) Weeks indices initial [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]Weeks indices after split [array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64), array([5, 6, 7, 8, 9], dtype=...