nums = np.arange(2000): This line creates a NumPy array called 'nums' with 2000 elements, ranging from 0 to 1999. np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize): Set the NumPy print option 'threshold' to the maximum
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...
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) ``` 输出结果为: ``` [1 2 3 4 5] ``` 我们也可以...
import numpy as np:这行代码导入了 NumPy 库,并将其命名为 np,以便在后续代码中使用 np 来引用 NumPy 的功能。 b = np.array [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]:这行代码创建了一个二维数组 b。注意,这里的创建语法有错误,应该是 np.array([...]) 而不是 np.array[...]。每一对括号内的...
代码中创建了一个NumPy数组data,数组的内容是[5, 2, 0]。当使用print(data)打印这个数组时,输出的结果是:C. [5 2 0] 所以,运行结果是C选项中的内容。 这道题要求我们根据给定的Python代码预测其运行结果。代码中使用了NumPy库创建了一个名为data的NumPy数组,并使用print函数打印出这个数组。我们需要分析NumP...
import numpy as nparr = np.array([[1, 2], [3, 4]])max_value = np.max(arr)print(max_value) max_in_axis = np.max(arr, axis=1)print(max_in_axis)argmax函数用于返回数组中最大元素的索引。参数个数:1个(数组)。参数类型:数值类型数组。返回值类型:整数,表示最大元素的索引。缺失值处理...
fromsklearn.imputeimportSimpleImputerimportnumpyasnp# 示例数据data=np.array([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[7,8,9]])imputer=SimpleImputer(strategy='median')cleaned_data=imputer.fit_transform(data)print(cleaned_data) 1.2 特征编码 对于分类数据,可以使用OneHotEncoder将其转换为数值形式: ...
您可以使用与切片 Python列表相同的方法,对NumPy数组进行索引和切片。 >>> data = np.array([1, 2, 3])>>> data[1]2>>> data[0:2]array([1, 2])>>> data[1:]array([2, 3])>>> data[-2:]array([2, 3]) 你可以这样想象:
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 ...
答案 B 解析 null 本题来源 题目:import numpy as np a = np.arange(16) a.shape=(4,4) ind = np.array([1,3]) 针对上述代码 print(a[ind])和print(a[1,3])输出结果相同 来源: 数据分析及应用试题库及答案 收藏 反馈 分享