一、使用numpy.array创建数组 使用numpy.array函数可以将列表或元组转换成 NumPy 数组。这是最常用且灵活的方法。 import numpy as np 使用列表创建一维数组 array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print("一维数组:", array_1d) 使用列表创建二维数组 array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5...
我们可以直接将Python的列表或元组传递给numpy.array函数,从而创建一个numpy数组。 列表构建 通过将一个Python列表传递给numpy.array函数,可以很容易地创建一个numpy数组。这种方法特别适合于小型数据集,或在代码中明确列出数据的情况。 import numpy as np 使用列表构建一维数组 one_d_array = np.array([1, 2, 3...
importnumpyasnp a=np.array([1,2,3])# 创建一维数组 b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 创建二维数组 c=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])# 创建三维数组print(a)print(b)print(c)print(type(a),type(b),type(c)) 运行结果如下: 代码语言:javascript 代码运...
1、从其他Python数据结构创建 2、使用NumPy数组创建函数创建 3、基于已存在的NumPy数组创建 4、从磁盘读取文件的方式创建 5、使用其他Python库的库函数 从其他Python数据结构创建 这种方法,是使用array()函数,基于一个现有的Python序列,比如列表或者元组,来定义NumPy的数组。 首先看下array()函数的定义: 通常只需要传...
2、数组创建(创建一维或多维数组) numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=‘K’,subok=False,ndmin=0) 数组的创建 (1)一维数组的创建 import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3,4]) print(arr1) # 结果: [1 2 3 4] print(type(arr1)) ...
array:创建数组 dtype:指定数据类型 zeros:创建数据全为0 ones:创建数据全为1 empty:创建数据接近0 arrange:按指定范围创建数据 linspace:创建线段 一.创建数组 二.指定数据 dtype 三.创建特定数据 1.创建全零数组: 2.创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的dtype: ...
1、从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组当np.array()不指定dtype时,NumPy将根据数据情况关联一个dtype类型 x=np.array(list/tuple) x=np.array(list/tuple, dtype=np.float32) #指定数据的类型type 2、使用NumPy中函数创建ndarray数组,如:arange, ones, zeros等 ...
importnumpyasnp# 创建一个大小为3x3的二维array,并将其元素初始化为1arr=np.ones((3,3))# 创建一个大小为3x3的二维array,并将其元素初始化为随机值arr=np.empty((3,3)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 创建一个指定大小的多维array 除了一维和二维array,Numpy还支持创建指定大小的多维array。我们可以使用...
# 创建一个二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr2) 使用np.zeros()函数创建数组这个函数可以创建一个指定形状和数据类型的新数组,并将所有元素初始化为0。 import numpy as np # 创建一个形状为(3, 3)的二维数组,所有元素初始化为0 arr3 = np.zeros((3, 3)) pri...