1. 创建数组的几种方式1.0. 引入Numpy库#引入numpy库 importnumpyasnp 1.1. 使用np.array创建数组# 1. 使用np.array创建数组 a = np.array([1,2,3,4]) #打印数组 print(a) #查看类型 print(type(a)) 1.2. 使用np.arange创建数组#2. 使用np.arange创建数组 #创建0-10步数为2的数组 结果为[0,2,...
print("Numpy is in this example "+ str(t1/t2) +" faster!") 结果如下: 可以看到,Numpy比原生数组快1.95倍。 如果你细心的话,还能发现,Numpy array可以直接执行加法操作。而原生的数组是做不到这点的,这就是Numpy 运算方法的优势。 我们再做几次重复试验,以证明这个性能优势是持久性的。 importnumpyasnp...
在NumPy中,我们可以使用print()函数来打印ndarray数据。下面是一个简单的示例,展示了如何创建一个二维数组,并打印出其数据: importnumpyasnp# 创建一个2x3的二维数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 打印数组数据print(arr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这个示例中,我们首先导入NumPy库,然后使用n...
在上面的程序中,使用了 NumPy 库的 np.array 函数来创建一个 NumPy 数组。np.array 函数的参数是一个 Python 列表,用于指定数组的内容。在上面的程序中,参数 [1,2,3,4] 表示创建一个包含四个元素的数组。使用题中的这种方式调用 np.array 函数,可以得到结果 [1,2,3,4]。故答案为A。 NumPy是一个 Pyt...
import numpy as np ``` 使用列表创建数组 最简单的创建数组的方法是使用Python的列表。我们可以使用np.array()函数将列表转换为数组。例如,我们可以使用以下代码创建一个一维数组: ```python arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr)
print(array.dtype) ``` 数组索引和切片 数组索引和切片使得我们可以轻松地访问和操作数组的元素。 ```python import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 通过索引获取数组元素 print(array[0]) # 输出:1 print(array[-1]) # 输出:6 ...
首先,我们需要导入numpy库: importnumpyasnp 1. 然后,我们创建一个示例数组: data=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) 1. 2. 3. 4. 接下来,我们可以通过索引来打印数组的第二列数据: column=data[:,1]print(column) ...
注:(已导入numpy库)importnumpyasnp 答案 C 解析 null 本题来源 题目:代码arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]);arr2=2*np.ones([2,3],dtype=np.int64);print((arr1*arr2)[1][2])的输出结果是()?注:(已导入numpy库)importnumpyasnp 来源: 人工智能单选练习题库+答案 ...
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr1) print(arr2) ``` 2. 使用内置函数创建数组 `numpy` 提供了一些便捷函数来快速创建特定类型的数组,如全零数组、全一数组或等差数列: ```python # 创建一个全零数组 zeros_arr = np.zeros((3, 3)) ...
import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) print(arr) 通过示例来看一下 ndarray 对象的常用属性 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) # 元素类型 print(arr.dtype) # 形状 print(arr.shape)