c_ndarray=np.array(c_list) print(c_ndarray)#输出数组 1. 2. 3. 输出为:[list([0, 0]) list([1, 1, 1]) list([2, 2])] 第二种创建方式:创建指定形状指定初始值的数组 当我们制定的初始值为0或者1时,我们可以使用函数zeros或者ones这两个函数接受一个元组来表示这个数组的形状。 代码如下: #...
5 array([7, 7, 9, 2]) 6 >>> b = x[np.array([3,3,-3,8])] #下标可以是负数 7 >>> b[2] = 100 8 >>> b 9 array([7, 7, 100, 2]) 10 >>> x # 由于b和x不共享数据空间,因此x中的值并没有改变 11 array([10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2]) 12 >>> x[[3,...
以下是np.array()函数的使用示例: import numpy as np # 通过列表创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3]) print(arr1) # 输出: [1 2 3] # 通过列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr2) # 输出: # [[1 2 3] # [4 5 6]] # 通过元组创建...
np.array()是NumPy库中的一个函数,它用于创建数组对象。该函数的作用是将输入的数据(可以是列表、元组、数组等)转换为NumPy数组。np.array()的具体作用包括:1. 创建一维或多维数组:可以将列表、元组等数据转换为NumPy数组,从而可以使用NumPy库中提供的各种数组操作函数和方法。2. 转换数据类型:可以通过指定dtype参数...
其中的np.array函数可以接受Python及元组的多种形式的序列,以创建多维NumPy数组。 1. 用法说明 np.array()函数用于从给定的输入数据中创建NumPy数组。它接受一个参数,即要转换为数组的任何序列,如列表,元组,字典等。该函数返回创建的NumPy 数组。 2.语法 numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order...
exp_array = np.exp(array_a) # 对数组中的每个元素计算指数值 log_array = np.log(array_a) # 对数组中的每个元素计算对数值 三、NUMPY在数据分析中的应用 NumPy在数据分析中扮演着重要的角色,其高效的数组运算和广泛的数学函数使其成为处理大量数据的理想选择。在数据分析中,NumPy通常用于以下任务: ...
要定义np,可以使用import numpy as np语句,这样你就可以使用np来调用NumPy的各种函数和对象。例如,np.array()用于创建数组、np.zeros()用于生成全零数组、以及np.mean()用于计算数组的平均值等。接下来我将详细介绍如何使用NumPy库及其功能。 一、NUMPY安装与基本用法...
2. 创建NumPy数组(array)和矩阵(matrix) 数组(array):可以使用np.array()函数来创建。 python # 创建一个一维数组 arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个二维数组 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 矩阵(matrix):虽然NumPy现在推荐使用ndarray对象(即普通的数组)来...
要将元组列表转换为np数组,可以使用NumPy库中的`np.array()`函数。该函数可以将一个列表或元组转换为NumPy数组。 下面是一个示例代码: ```python import nump...
array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6], [ 0.8, 1. , 1.2, 1.4], [ 1.6, 1.8, 2. , 2.2]]) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2、NumPy一元函数对ndarray中的数据执行元素级运算的函数 np.abs(x)、np.fabs(x) : 计算数组各元素的绝对值 ...