double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
1. NumPy 的核心——ndarray NumPy 的核心就是ndarray(n-dimensional array),它比 Python 的列表更快、更省内存,专为数值计算优化。 举个例子,我们可以用 NumPy 轻松创建一个数组,并进行数学运算: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp# 创建一个 NumPy 数组arr=np.array([1,2,3...
importnumpyasnp# 使用np.full()创建一个4x2的二维零数组zero_array_4x2=np.full((4,2),0)print("numpyarray.com - 4x2 Zero Array using np.full():")print(zero_array_4x2) Python Copy Output: 这个方法的优势在于,如果你后续需要创建填充其他值的数组,你可以轻松地修改第二个参数。 2.3 使用np.empty...
import numpy as np a=np.array([1,2,3,4,5,6])#用一个list创建一维数组 print('a=\n',a) a2=np.array((1,2,3,4,5,6))#用一个tuple创建一维数组 print('a2=\n',a2) c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#list中嵌套list创建二维数组 print('c=\n',c) c2=np.array(([1,2,3]...
plt.imshow(ones) plt.show() 1. 2. 2)np.zeros(shape,dtype=“float”,order=“C”) np.zeros((1,2,3)) 1. array([[[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]]]) 1. 2. 3)np.full(shape,fill_value,dtype=None) np.full((2,3),12) 1. array([[12, 12, 12], [12, 12, 12]...
np.full_like函数可以基于现有的数组创建一个新数组,新数组具有相同的形状和类型,但所有元素的值都被设置为指定的填充值。 importnumpyasnp# 创建一个初始数组arr_initial=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=np.int32)# 使用np.full_like创建一个形状相同但填充值为-1的数组arr_full_like=np.full_lik...
array([1, 1, 1, 1, 1])>>>np.ones((2, 1)) array([[1.], [1.]])>>>np.ones((2,2)) array([[1., 1.], [1., 1.]]) 1.6 numpy.ones_like numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)
NumPy(Numerical Python) 支持多维数组与矩阵运算,提供大量针对数组和矩阵运算的数学函数库。它的前身是Numeric,后来在Numeric中结合了另一个程序库Numarray的特色,并加入了一些其它功能从而演变成了今天的NumPy。 1、安装和导入 使用pip安装numpy: pipinstallnumpy ...
>>> array_w_inf=np.full_like(array,fill_value=np.pi,dtype=np.float32) >>> array_w_inf array([[3.1415927,3.1415927,3.1415927,3.1415927], [3.1415927,3.1415927,3.1415927,3.1415927], [3.1415927,3.1415927,3.1415927,3.1415927]],dtype=float32) ...
arr4 = np.full((2, 3), 3) #生成单位,对角线上元素为 1,其他为0 arr5 = np.eye(2) #二维矩阵输出矩阵对角线的元素,一维矩阵形成一个以一维数组为对角线元素的矩阵 arr6 = np.diag(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])) ...