importnumpyasnp# 创建一个空的nparrayempty_array=np.array([])# 判断nparray是否为空ifempty_array.shape==(0,):print("nparray is empty")else:print("nparray is not empty") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 上述代码中,首先使用np.array([])创建了一个空的nparray。然后,使用shape...
AI检测代码解析 arr=[1,2,3]defis_empty(arr):ifnotarr:returnTrueelse:returnFalseifis_empty(arr):print("数组为空")else:print("数组不为空") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 在这个示例代码中,我们首先定义了一个数组arr,然后定义了一个函数is_empty,该函数接受一个数组作为...
VT_PTR = 0x001A, VT_SAFEARRAY = 0x001B, VT_CARRAY = 0x001C, VT_USERDEFINED = 0x001D, VT_LPSTR = 0x001E, VT_LPWSTR = 0x001F, VT_RECORD = 0x0024, VT_INT_PTR = 0x0025, VT_UINT_PTR = 0x0026, VT_ARRAY = 0x2000, VT_BY...
· 数组的创建 ·array()函数 最简单的创建数组方法,传入一个列表或者元组: numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None) 左右滑动查看 关键参数解释: · arange()函数 指定上下端点,固定步长创建数组: numpy.ara...
>>> import numpy as np>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])>>> b = np.array([True, False, True, False, True])>>> a[b]array([1, 3, 5])>>> b = np.array([False, True, False, True, False])>>> a[b]array([2, 4])>>> b = a<=3>>> a[b]array([1, 2, ...
array([1, 0, 1]) y = np.empty_like(x) # 创建一个与x形状相同的空矩阵 # 使用显式循环将向量v加到矩阵x的每一行 for i in range(4): y[i, :] = x[i, :] + v # 现在y的内容如下 # [[ 2 2 4] # [ 5 5 7] # [ 8 8 10] # [11 11 13]] print(y) 这种方法是有效...
defxlookup(lookup_value,lookup_array,return_array,if_not_found:str=''):match_value=return_array.loc[lookup_array==lookup_value]ifmatch_value.empty:returnf'"{lookup_value}" 没有找到!'ifif_not_found==''elseif_not_foundelse:returnmatch_value.tolist()[0] ...
data= np.array(['a','b','c','d'])#使用默认索引,创建 Series 序列对象s1 =pd.Series(data)print(f'默认索引\n{s1}')'''默认索引 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object'''#使用“显式索引”的方法自定义索引标签s2 = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])print(f'自定义索引\n{s2}'...
import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array(['渭河','努力','分享','...
3、集合（Set）：集合是无序的不重复元素集，通过花括号{}或set()函数创建。集合支持的操作包括添加(...