import numpy as np array1=np.zeros(10) array1[2]=5 array1[5]=11 print(array1) 1. 2. 3. 4. 5. 输出: (3)查看数组元素的数据类型 import numpy as np array1=np.zeros(10) array1[2]=5 array1[5]=11 print(type(array1)) 1. 2. 3. 4. 5. 输出: 3.二维数组的使用 (1)创建...
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,...
一、创建数组 import numpy as np # 使用列表创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3]) print(arr1) # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr2) 在项目根目录下新建chapter09文件夹,新建demo01.py文件: 右键运行demo01.py文件: 二、数组属性 数组...
print(array[2:5]) # 输出:[3, 4, 5] ``` 数组形状操作 有时候我们需要改变数组的形状,可以使用 Numpy 提供的 reshape() 函数。 ```python import numpy as np array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 改变数组形状 reshaped_array = array.reshape(3, 2) print(reshaped_array) ...
故答案为A。 NumPy是一个 Python 的科学计算库,提供了多维数组、矩阵运算、线性代数运算、随机数生成等功能。NumPy 库的主要数据类型是ndarray,即多维数组对象。NumPy 库中的 np.array 函数用于创建一个 NumPy 数组。使用 np.array 函数时,需要传入一个Python列表或元组,用于指定数组的内容。
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...
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.
print(arr1.dtype) # 保留一位小数 arr2 = np.round(arr2, 1) print(arr2) 2.3 索引与切片 NumPy 数组支持索引、切片操作,还可以进行迭代,先看一下一维数组。 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(arr[3]) ...
In this post, we will see how to print array in Python. As we know that, Python didn’t have an in-built array data type, so we try to use list data type as an array. We can also use the NumPy module for creating NumPy array and apply array operation on it. Table of Contents...
array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [16]:type(temp_array) # 输出的类型依然是ndarray Out[16]: numpy.ndarray 由上,我们可以发现,无论通过什么方式(其他方式后期会有介绍)来创建对象,NumPy操作的都是ndarray类型,且该类型对象中主要包含以下属性: ...