complex64 复数,分别用两个32位浮点数表示实部和虚部 c8 complex128 复数,分别用两个64位浮点数表示实部和虚部 c16 object_ python对象 O string_ 字符串 S unicode_ unicode类型 U 2.2 创建数组指定数据类型 import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5...
代码语言:javascript 复制 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) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数:",a1.size) #打印数组尺寸,即数组元素总数 print("数组形状...
1np.__version__[5]:'1.19.4' 使用np.array()或者np.asarray()来建立ndarray 1a=np.array([1, 2, 3]) # Create a 1d array2a[6]:array([1, 2, 3])1a=np.asarray([1, 2, 3])2a[7]:array([1, 2, 3])1print(type(a)) # Prints "<class 'numpy.ndarray'>"2print(a.shape) # ...
view跟copy copy就是从内存中将数据拷贝到另一个地方,view就是直接对原始数据做处理。类似于我们前面讲的数字跟列表的区别。 代码语言:javascript 复制 >>> a = np.array([1,2,3,4]) >>> a_view = a >>> a_copy = a.copy() >>> a[0] = 5 >>> a_view array([5, 2, 3, 4]) >>>...
矩阵转置(1)可以通过ndarray.T的形式进行转置(2)也可以通过ndarray.transpose()进行转置,这个方法返回的是一个View,所以对返回值上进行修改,会影响到原来的数组 9. View或者浅拷贝 9.1 不拷贝 如果只是简单的赋值,那么就不会进行拷贝 import numpy as np a = np.arange(12) #这种情况不会进行拷贝 b = a #...
complex128 复数,由两个64位浮点数(实部和虚部) 除了intc之外,还定义了平台相关的C整数类型short,long,longlong。 Numpy数值类型是dtype(data-type)对象的实例,每个类型具有唯一的特征。在你使用下面的语句导入NumPy后 >>> import numpy as np 这些类型可以用np.bool_、np.float32等方式访问。 未在上表中列出的...
importnumpy as np a1= np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)print(a1.dtype)#int64 ⑶.修改 dtype 要在NumPy中修改数组的数据类型(dtype),可使用astype()方法。这个方法会返回一个新的数组,其中的元素类型被转换为指定的数据类型。下面是一个示例: ...
3. complex:复数类型,由实部和虚部组成。同样可以是单精度或双精度。 4. bool:布尔类型,用来表示真或假。 5. object:对象类型,可以存储任何Python对象,但是因为需要额外的空间来存储对象的引用,所以对象类型数组的性能非常低。 6. string:字符串类型,用来存储固定长度的字符串。 7. unicode:Unicode类型,用来存储固...
>>> c = np.array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex ) >>> c array([[1.+0.j,2.+0.j], [3.+0.j,4.+0.j]]) 一般数组的内部元素初始是未知的,但它的大小是已知的。因此,NumPy 提供了一些函数可以创建有初始数值的占位符数组,这样可以减少不必要的数组增长及运算成本。
dtype.name 'complex128' ones、zeros、eye、empty ones创建全1矩阵 ,zeros创建全0矩阵 ,eye创建单位矩阵 ,empty创建空矩阵(实际有值) import numpy as np a_ones = np.ones((3,4)) # 创建3*4的全1矩阵 print(a_ones) # 结果 [[ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.]]...