下面是一个简单的性能对比示例: importtime# 生成一个大数组large_array=np.arange(1000000)# 使用列表推导式start_time=time.time()result_large_list=[x-1forxinlarge_array]print(f"列表处理时间:{time.time()-start_time}秒")# 使用NumPy数组start_time=time.time()result_large_numpy=large_array-1print...
print(my_list[0]) # 列表输出：1 print(my_array[0]) # numpy数组输出：1 修改数组中的元素：my_list[0] = 10 # 根据索引直接修改print(my_list) # 输出：[10, 2, 3, 4, 5] # 对于numpy数组 my_array[0] = 10 print(my_array) # 输出：[10, 2, 3, 4, 5]遍历数...
list1.append('python') list1.append('java') print(list1) 1. 2. 3. insert():插入 注:下标:python中下标分为正向下标(0开始)和负向下标(-1开始) AI检测代码解析 list1.insert(1, 'html') list1.insert(1, 0) print(list1) 1. 2. 3. 修改元素 —通过下标改元素 语法:别表[下标] = 新...
（2L，3L）表示两行三列 -1表示自动匹配。如赋值c.shape=2，-1，而c有6个数，所以-1在这里就表示3；同理，赋值c.shape=-1,2中的-1也是自动匹配为3，也就是三行两列
-1的意思是没有指定，而是根据另一个维度指定的数量进行分割。比如一个10*10的array，[2, -1]就是说两行，列数是10*10/2
itemsize:array对象中元素占用的内存大小,单位是byte。 append(x):在array对象的末尾添加一个元素x。 buffer_info():返回一个元组(address, length),address是array对象的内存地址,length是array对象中元素的个数。可以使用array.buffer_info()[1] * array.itemsize计算出array对象的字节数。
1.数组索引 #这就是个数组方括号表示[],索引一样从0开始 ,-1表示最后一个开始-2就是倒数第二个array_full=['aaa','bbb','ccc']print(array_full[0])print(array_full[-1])#输出aaa ccc 2.修改、插入、删除元素 array_full=['aaa','bbb','ccc']#修改array_full[0]="ddd"<可指定位置>print(...
为-1，表示此时该元素值表示为指定，会从数组的长度和剩余的维度中推断出；如1：>>> a=np.array([1,2,3,4,5])>>> d=a.reshape((-1,1)) #指定的值被推断出为5 >>> d 输出：array([[1],[2],[3],[4],[5]])如2：>>> b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> d...
1、矩阵创建及简单操作 (1)可以通过python的list来创建数组,假如说list = [1 , 2 , 3 , 4] ,array_1 = np.array(list_1)创建一个数组。 (2)还可以通过arange来创建数组,比方说array_4 = np.arange(1 ,10)即可以创建一个从1到10的数组。
a1:a2表示取第一维的下标为a1至a2-1的数组切片; b1:b2表示取第二维的下标为b1至b2-1的数组切片。 import numpy as np A = np.array([[0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, 13], [20, 21, 22, 23]]) print(A[1:2, 3:4]) # 先取第一维的下标为1至(2-1)的元素,即[[10, 11, 12, 13...