元组(tuple)T=(1,2,3)一维;()包围逗号隔开;其中,可以省略不可变序列任何数据类型序号len()查看长度T=(),一个元素时:T=(1,)加号用于组合元组;乘号用于重复元组元素cmp():比较两个元组元素;len():计算元组元素个数;max():返回元组中元素最大值;min():返回最小值;tuple():列表转换为元组 ...
我们将生成一个具有100,000个元组的随机列表,并将其转换为系列。 importnumpyasnpimportpandasaspdimporttime# generate a random list of tuples with 100000 tuplestuples=[(np.random.randint(1,10),np.random.randint(10,20))foriinrange(100000)]# method 1: using array and Series methodstart_time=ti...
步骤1:创建一个tuple 首先,我们需要创建一个tuple,作为我们的原始数据。 # 创建一个tupleoriginal_tuple=(1,2,3,4,5) 1. 2. 这里我们创建了一个包含1到5的tuple。 步骤2:将tuple转换为numpy数组 接下来,我们将使用numpy库中的array()函数将tuple转换为numpy数组。 importnumpyasnp# 将tuple转换为numpy数组n...
importnumpyasnpimporttime# 创建一个大数组large_array=np.random.rand(10000,100)# 开始计时start_time=time.time()# 转换为元组large_tuple=tuple(map(tuple,large_array))# 计时结束end_time=time.time()print("Conversion took {:.2f} seconds".format(end_time-start_time))# 输出结果将不显示,按照要...
方法一:使用tuple函数 Python 中可以使用tuple函数将对象转换为元组。因此,我们只需要将 Numpy 数组作为参数传递给tuple函数即可将其转换为元组。 importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5])tuple_arr=tuple(arr)print(tuple_arr) 上述代码输出结果为: ...
将一个NumPy数组转换为元组最直接的方法是使用Python的内置tuple()函数。这个函数可以接受一个可迭代对象(如列表或数组)作为参数,并将其转换为一个元组。 示例代码 1 importnumpyasnp# 创建一个numpy数组array=np.array([1,2,3,4,5])# 将numpy数组转换为元组tuple_converted=tuple(array)print(tuple_converted)...
deftotuple(a):try:returntuple(totuple(i)foriina)exceptTypeError:returna And an example: >>>array = numpy.array(((2,2),(2,-2)))>>>totuple(array) ((2,2), (2, -2)) Share Copy link Improve this answer Follow editedApr 5, 2012 at 16:54 ...
multi_dim_tuple=((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)) 1. 步骤三:使用numpy中的函数将tuple转换为numpy数组 最后,我们使用numpy中的array()函数将多维tuple转换为numpy数组。 numpy_array=np.array(multi_dim_tuple) 1. 现在,multi_dim_tuple已经被成功转换为numpy数组numpy_array。
很简单,得到的会是4 x 2 x 3的矩阵。我们都知道,如果我们把一个矩阵各个维度的大小写在一起,会得到一个元组(tuple),这个元组称为矩阵的shape,我实在是不知道该怎么翻译这个单词,但是我觉得叫做形状不太妥当,所以就保留了英文原文。转置之后,矩阵的shape会整个翻转。比如(3, 2, 4)会变成(4, 2, 3)。
np.array() # 将列表list或元组tuple转换为 ndarray 数组 ndarray.ndim() # 数组的轴(维度)的个数 ndarray.shape() # 数组的维度 np.concatenate() # 数组拼接 np.expand_dims() # 增加维度 np.vstack() # 二维数组竖向合并 等价于axis=0时的np.concatenate() ...