# 第一步:导入 NumPy 库importnumpyasnp# 第二步:创建一维和二维数组array_1d=np.array([1,2,3,4,5])array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 第三步:打印数组print("一维数组:",array_1d)print("二维数组:",array_2d)# 第四步:计算数组的大小size_1d=array_1d.shape size_2d=array_2d....
步骤1:定义一个二维数组 # 定义一个二维数组array_2d=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 1. 2. 步骤2:获取二维数组的长(行数) # 获取二维数组的长(行数)rows=len(array_2d) 1. 2. 步骤3:获取二维数组的宽(列数) # 获取二维数组的宽(列数)cols=len(array_2d[0]) 1. 2. 步骤4:输出二维数...
Python 中的 .size 函数用于获取 NumPy 数组(ndarray)的元素个数 以下是一个使用 .size 函数的示例: import numpy as np # 创建一个 3x3 的二维数组 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 获取二维数组的元素个数 size_2d = arr_2d.size print("二维数组的元素个...
5）子数组：\n{}".format(max_array))print("子数组总和：{}".format(max_sum))输出：#原始数组...
创建2D数组:使用NumPy的ndarray对象可以创建多维数组。可以使用以下代码创建一个2D数组:arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 数组操作:NumPy提供了丰富的数组操作函数,可以对数组进行切片、索引、重塑等操作。例如,可以使用以下代码获取数组的形状和大小:shape = arr.shape # 获取数组形状 size = ...
array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])array_2d# 二维的3*3数组 output: array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) input: array_2d.shape# 三行三列 output: (3, 3) input: array_2d.size# 共9个元素 output:
array([[1.+0.j, 2.+0.j], [0.+0.j, 0.+0.j], [1.+1.j, 3.+0.j]]) >>> x.dtype dtype('complex128') Intrinsic NumPy Array Creation 一般来说 array 的元素本身是不知道的,但是如果我们知道 array 的大小(size),我们就可以使用 NumPy 提供的一些方法来创建具有初始值的 array。
defresize_image(image,x_size,y_size):# 平移矩阵translation_matrix=np.array([[x_size,0,0],[0,y_size,0],[0,0,1]])height,width=image.shape[:2]translated_image=np.zeros((int(x_size*h),int(y_size*w),3),dtype=np.uint8)foryinrange(height):forxinrange(width):translated_x,transl...
array = np.array(list(img.getdata()))if img.mode == 'RGB':n = 3 m = 0 elif img.mode == 'RGBA':n = 4 m = 1 total_pixels = array.size//n 其次，在秘密消息的末尾添加一个分隔符（“$T3G0”），这样程序在解码时就知道什么时候该停止，将这个更新后的消息转换成二进制形式，并计算出...
import numpy as np arr = np.random.randint(0,10,size = 5,dtype = 'int16') # 输出:array([6, 6, 6, 6, 3], dtype=int16) # 使⽤astype进⾏转换 arr.astype('float32') # 输出:array([1., 4., 0., 6., 6.], dtype=float32) 三、数组运算 1.加减乘除幂运算 import numpy as...