以下是一个使用循环查找最大值的示例代码: arr=[1,5,3,9,2]max_value=arr[0]# 假设第一个元素为最大值fornuminarr:ifnum>max_value:max_value=numprint(f"The maximum value in the array is:{max_value}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这个示例中,我们首先假设数组中的第一个元素为最大值,然后...
复制 """Find the minimum of three values."""number1=int(input('Enter first integer: '))number2=int(input('Enter second integer: '))number3=int(input('Enter third integer: '))minimum=number1ifnumber2<minimum:minimum=number2ifnumber3<minimum:minimum=number3print('Minimum value is',minimum...
matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])max_value=np.max(matrix)print("The maximum value in the matrix is:",max_value) 1. 2. 3. 4. 5. 上面的代码首先导入NumPy库,然后创建一个3x3的矩阵,并使用np.max()函数找到矩阵中的最大值,最后将结果打印出来。 Pandas库 Pandas是一个提供...
array([['d', 'c'], ['h', 'f']], dtype='<U1') # 参数p h3 = np.random.choice([1,2,3,4],20,True,p = [0.4,0.3,0.2,0.1]) h3 array([1, 2, 2, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 3, 2, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 1, 1]) 1-100内的5x5随机整数 np.random.randint(1,101...
maximum(S_array - K,0) #确定终值条件,到期时期权价值很好计算 V_grid[M] = np.exp(-r*T2M_array) * (S_array[-1] * np.exp(b*T2M_array) - K) # 上边界价格够高,期权表现像远期,这里是远期定价,而不是简单得S-X else: V_grid[:,N] = np.maximum(K - S_array ,0) #确定终值条件...
三维:方法一:arr3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 方法二:arr7 = np.full((5, 6, 3), fill_value="ggg") (5行二维数组,每个二维数组里面是6行3列的1维数组) 关键点:[]的层数即是维度数 二.数据类型优先级:tr > float > int ...
np.array([[1,'two',3],[4,5,6]]) 注意: numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的 如果传进来的列表中包含不同的类型,则统一为同一类型,优先级:str>float>int 使用matplotlib获取一个数组 使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组,数据来源于一张图片 ...
这里,numpy.maximum逐个元素将x和y中元素的最大值计算出来。 也有一些通用函数返回多个数组。还可以通过函数接收一个可选参数out,允许对数组按位置操作In [24]: arr=np.random.randn(7)*5 In [25]: arr Out[25]: array([-10.54437197, -1.88517283, -1.38245398, 0.62219403, 5.46339811, 6.02828586, -...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
empty creates an array without initializing its values to any particular value. To create a higher dimensional array with these methods, pass a tuple for the shape: In [23]: np.zeros(10) Out[23]: array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) In [24]: np.zeros...