np.floor(): # 向下最接近的整数,参数是 number 或 array np.rint(): # 四舍五入,参数是 number 或 array np.isnan(): # 判断元素是否为 NaN(Not a Number),参数是 number 或 array,返回布尔矩阵 np.multiply(arr1, arr2): # 对应元素相乘,参数是 number 或 array np.divide(arr1, arr2): #...
importnumpyasnp# 创建一个3x3的零矩阵zero_matrix=np.zeros((3,3))# 创建一个3x3的单位矩阵identity_matrix=np.eye(3)# 矩阵加法result=zero_matrix+identity_matrixprint("零矩阵 (numpyarray.com):\n",zero_matrix)print("单位矩阵 (numpyarray.com):\n",identity_matrix)print("结果矩阵 (numpyarray.c...
importnumpyasnp# 创建一个三维数组array_3d=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])print("三维数组:\n",array_3d) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.2 使用numpy.zeros() numpy.zeros()可以生成一个指定形状的三维数组,并用0填充: # 创建一个形状为(2, 3, 4)的三维数组,填充为0array...
你可以使用NumPy的numpy.array()函数或numpy.zeros()、numpy.ones()等函数来创建三维数组。下面是一个简单的例子:import numpy as np # 创建一个3x3x3的三维数组,所有元素初始化为0 arr_3d = np.zeros((3, 3, 3)) print(arr_3d)这将输出一个形状为(3, 3, 3)的三维数组,所有元素都是0。常见的三维...
array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 3.+0.j, 4.+0.j]]) 因此,NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的序列。这些将增长数组的必要性替代最低,这是一项昂贵的操作。 该函数zeros创建一个全零的数组,该函数ones创建全零的empty数组,该函数创建其初始内容是随机的且并行的内存状态的数组float64。
zeros_like函数可以轻松处理多维数组,无论输入数组有多少维度,它都能创建相应的全零数组。 importnumpyasnp# 创建一个3维数组original_3d_array=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])# 使用zeros_like创建一个与original_3d_array形状相同的全零数组zero_3d_array=np.zeros_like(original_3d_ar...
array:将输入数据转换为ndarry arange:类似于range,返回一个ndarray ones、ones_like:根据指定形状和dtype创建一个全1数组。ones_like以另一个数组为参照,根据其形状和dtype创建一个全1数组 zeros、zeros_like:根据指定形状和dtype创建一个全0数组。zeros_like以另一个数组为参照,根据其形状和dtype创建一个全0...
>>> zeros( (3,4) ) array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]])>>> ones( (2,3,4), dtype=int16 )#dtype can also be specifiedarray([[[ 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]], ...
data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1] arr1 = np.array(data1) array([6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ]) 从list中创建多维数组: data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] arr2 = np.array(data2) array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 使用np.zeros创建初始值为0的数组: ...
学会索引方式(部分元素的检索)学会获取matrix/array的维数(matrix只支持二维,array支持多维)初始化操作矩阵运算:转置,相乘,点乘,点积,求秩,求逆等等和matlab常用的函数对比(右为matlab): zeros<->zeroseye<->eyeones<->onesmean<->meanwhere<->findsort<->sortsum<->sum其他数学运算:sin,cos,arcsin,arccos,log...