x = numpy.array([1,2,3,4,5]) print (x[1:3]) # [2,3] 右边开区间 print (x[:3]) # [1,2,3] 左边默认为 0 print (x[1:]) # [2,3,4,5] 右边默认为元素个数 print (x[0:4:2]) # [1,3] 下标递增2 print ('二维') x = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
1 首先在PyCharm软件中，打开一个Python项目。2 在Python项目中，新建并打开一个空白的python文件（比如：test.py）。3 在python文件编辑区中，输入：“from array import *”，导入 array 模块内容。4 插入语句：“arr = array('u', 'welcome')”，点击Enter键。5 插入语句：“index_X...
test1 = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]]) test1.sum(axis=0) # 输出 array([60, 75, 90]) 1. 2. 3. 4. 5. 2.7.矩阵乘法 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) print (a*b) # 对应位...
index(1)) #array.insert(i,x)——对象方法:在下标i(负值表示倒数)之前插入值x print('\n在下标1(负值表示倒数)之前插入值0:') arr.insert(1,0) print(arr) #array.pop(i)——对象方法:删除索引为i的项,并返回它 print('\n删除索引为4的项,并返回它:') print(arr.pop(4)) print(arr) #...
索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值。 切片即对数组里某个片段的描述。 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如: ...
一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在是一个标量而是...
array.array(typecode[, initializer]) ''' 参数: typecode: 指定当前数组所能接受的元素数据类型 initializer: 可选参数, 数组初始化时添加的元素, 必须是可迭代对象, 元素的数据类型受参数 typecode 的限制 ''' typecode参数的值是一个字符,这个字符被称为类型码,其代表一种类型限制,所有的类型码可以使用arr...
array.array(typecode[, initializer]) ''' 参数: typecode: 指定当前数组所能接受的元素数据类型 initializer: 可选参数, 数组初始化时添加的元素, 必须是可迭代对象, 元素的数据类型受参数 typecode 的限制 ''' typecode参数的值是一个字符,这个字符被称为类型码,其代表一种类型限制,所有的类型码可以使用arr...
Series就是带索引(index)的一维array,开头的S必须大写。 构造方法 obj = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])。不带参数的话默认使用数字索引0、1、2….(这里,为了避免数字索引和行数混淆,如果索引是int,在切片时默认[]内是索引而不是行数) .Series(dict) 传入字典,key...
a=np.array([1,2,3,4,5]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) c=list(a) # array到list的转换 print a,np.shape(a) print b,np.shape(b) print c,np.shape(c) 运行结果: [1,2,3,'a']# 元素数据类型不同,并且用逗号隔开