importnumpyasnp# 创建一个数组array=np.array([1,2,3,4,5])# 访问第三个元素element=array[2]print(element) Python Copy Output: 示例代码8:数组的切片 importnumpyasnp# 创建一个数组array=np.array([1,2,3,4,5])# 切片,获取第二个到第四个元素slice_array=
1.通过numpy的array(参数),参数可以是列表、元组、数组、生成器等 由arr2和arr3看出,对于多维数组来说,如果最里层的数据类型不一致,array()会将其转化为一致 由arr2和arr4看出,对于最里层的数据个数不一致,array()的结果只是一个一维数组。 import numpy as np arr1 = np.array(range(10)) arr2 = np...
array([1, 4, 2, 3, 5, 6]) # 类型 type(n) # 执行结果 numpy.ndarray # 形状 n.shape # l.shape # 列表没有shape # 执行结果 (6,) # 优先级:str > float > int # n = np.array([3.14,2]) n = np.array([3.14,2,"hello"]) n # 执行结果 array(['3.14', '2', 'hello'],...
由上可知:使用array函数创建的数组都是ndarray对象 【示例2】array函数中dtype的使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a=np.array([4,5,6],dtype=float)b=np.array([4,5,6],dtype=complex)print(a,type(a))print(b,type(b)) 运行结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运...
'recarray', 'recfromcsv', 'recfromtxt', 'reciprocal', 'record', 'remainder', 'repeat', 'require', 'reshape', 'resize', 'result_type', 'right_shift', 'rint', 'roll', 'rollaxis', 'roots', 'rot90', 'round', 'round_', 'row_stack', 's_', 'safe_eval', 'save', 'savetxt...
在array中指定dtype: import numpy as np w3 = np.array([1,2,3,4],dtype='float64') print(w3.dtype) #输出结果 #float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2,专门创建数组的函数: 通过array函数使用已有的Python序列创建按数组效率不高,因此,NumPy提供了很多专门创建数组的函数 ...
先看一下官方文档的解释:NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of “items” of the same type.The items can be indexed using for example N integers.Arrays should be constructed using “array”“zeros“or "empty" "NumPy 提供了一个 N 维数组类型,...
print(type(array1)) [1 2 3 4] <class 'numpy.ndarray'> 以上代码说明一维数组与Python列表极为相似,而NumPy数组的类型是 “numpy.ndarray”。 我们可以使用print(array1.shape)来得到N维数组的形状,即“(4,)”。 向量化 向量化无须使用 for 循环就可以对数组中的每个元素进行计算。既能提高数组操作的速度...
>>>importnumpyasnp>>>arr1=np.array([1,2,3])>>>arr1array([1, 2, 3])# 通过 ndarray.dtype 获取ndarray的数据类型>>>arr1.dtypedtype('int32')# array()未指定dtype，同时有浮点数和整数# array会推断较合适的数据类型 float>>>arr2=np.array([1.8,2,3])>>>arr2array([1.8, 2. , ...
aArray = np.array([1,2,3]) print(type(aArray))# <class 'numpy.ndarray'> print(aArray.ndim)# 秩,数组的维数 1 print(aArray.size)# 元素的个数 3 print(aArray.shape)# 数组的形状,返回类型为元组 (3,) print(aArray.dtype)# 数组的元素类型 int32 ...