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。
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 数组的维度 print("数组的维度:", arr.ndim) # 数组的形状 print("数组的形状:", arr.shape) # 数组的元素类型 print("元素的类型:", arr.dtype) # 数组的元素个数 print("元素的个数:", arr.size) # 访问数组的元素 ...
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize): Set the NumPy print option 'threshold' to the maximum possible value of the system. So when the 'nums' array is printed, it won't be truncated and all the elements will be displayed. Finally print() function prints the ‘nums’ array. Pictorial...
im = Image.open(photo_file).convert('L') # 打开图片文件,转为灰度格式 height = int(k*width*im.size[1]/im.size[0]) # 打印图像高度,k为矫正系数,用于矫正不同终端环境像素宽高比 arr = np.array(im.resize((width, height ))) # 转为NumPy数组 if reverse: # 反色处理 arr = 255 - arr ...
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的,可以指定元素内部元素的个数以及是否包含stop值。如下,在区间1-5中创建一个元素数目为10的等差数列: In[89]: np.linspace(1,5,10) # 默认包含stop Out[89]:array([1. ,1.44444444,1.88888889,2.33333333,2.77777778,3.22222222,3.66666667,4.1111...
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...
print(np.array(val)) 1. 2. 3. 4. 5. 结果: [1.2346] 2.显示 import numpy as np val1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] np.set_printoptions(threshold=10) print(np.array(val1)) 1. 2. 3. 4. 5. 结果: [1 2 3 4 5 6 7 8 9 0]...
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 ...
二、NumPy基础 1. 创建数组 NumPy提供了多种创建数组的方法,如使用numpy.array()函数从Python列表创建数组,或使用numpy.zeros(), numpy.ones(), numpy.arange()等函数创建特定类型的数组。 示例代码: python import numpy as np jbjdsb.com/2gh8d/