安装numpy，利用numpy数组：>>> import numpy >>> array1 = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])>>> array1 array([[1, 2],[3, 4]])>>> array1 * 2.5 array([[ 2.5, 5. ],[ 7.5, 10. ]])如果你用的是python的列表，它的乘法是列表的自我复制，[1, 2] * 2...
步骤一:创建一个空数组 在Python中,我们可以使用[]来定义一个空数组。让我们来创建一个变量new_array并赋值为空数组: new_array=[] 1. 步骤二:循环遍历原始数组的每个元素 我们需要使用一个循环来遍历原始数组的每个元素,并将其乘以2。在这里,我们可以使用for循环来实现。假设原始数组为original_array,我们可以使...
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下面的例子我们手动构造一个简单的numpy数组,这是一个2×2的数组,其中1个元素按照上表取值,其他3个元素为0,这样每次只变化1个数值来计算其汉明范数,对上面这个图表进行验证: import numpy as np import cv2 print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com') print('cv2.__version__:',cv2.__version__) arr...
2.1NumPy数组对象 NumPy中的多为数组成为ndarray,它有两个组成部分。 数据本身 描述数据的元数据 在数组的处理过程中,原始信息不受影响,变化的只是元数据而已。 在第一章中,我们曾经用arange()函数来生成数组。实际上,那是用来存放一组数值的一维数组,这里的nadarray则可以具有一个以上的维度。 NumPy数组的优势 Num...
字符串可作为一个数组使用,它的每一个元素便是一个字符。从左边开始的话,第一个元素的索引(index)是0;从右边开始的话,第一个元素的索引是-1。-0和0是一个概念。 >>> test='python'>>> test[1]'y'>>> test[-0]'p'>>> test[-2]'o'>>> test[-1]'n' ...
如果一个n维数组和一个m(>=2)维数组进行dot()运算,第一个数组的最后一个维度与第二个数组的倒数第二个维度计算内积。 在这种情况下,第一个数组的最后一个维度和第二个数组的倒数第二个维度将会消失,如下图所示,划红线的维度消失: 6)numpy矩阵与矩阵相乘时,运算符*和@功能相同,都表示线性代数里的矩阵乘法。
X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) X_dim=X.shape # 以元组形式,返回数组的维数 print("X_dim:",X_dim) print(X.shape[0]) # 输出行的个数 print(X.shape[1]) #输出列的个数 np.meshgrid 形成某点为坐标半径内的点 ...
首先,生成不同维度的数组。 import numpy as np np.random.seed(0) # 设置随机种子数,保证程序执行时每次都可以生成同样的随机数组 x1 = np.random.randint(10, size=6) # 一维数组 x2 = np.random.randint(10, size=(3, 4)) # 二维数组,创建三行四列的数组 ...
一、一维数组 1.直接定义 matrix=[0,1,2,3] 2.间接定义 matrix=[0 for i in range(4)] print(matrix) 输出: [0, 0, 0, 0] 3.数组乘法 matrix=[0]*5 print(matrix) 输出: [0, 0, 0, 0, 0] 二、二维数组...