# 1. 一维数组 import numpy as np num = [ 1,2,3,4,5] data = np.array(num) # 使用 numpy.array()/ numpy.asarray() 创建数组,返回数组类型 #numpy.array()和numpy.asarray()区别:数据源为ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会 p
NumPy 提供了标准的三角函数:sin()、cos()、tan()。 【示例】三角函数的使用 importnumpy a=numpy.array([0,30,45,60,90])'''通过乘 pi/180 转化为弧度'''print("不同角度的正弦值:")print(numpy.sin(a*numpy.pi/180))print("数组中角度的余弦值:")print(numpy.cos(a*numpy.pi/180))pr...
numpy 统计函数 import numpy as np a=np.arange(15).reshape(3,5) a Out[10]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) np.sum Out[11]: <function numpy.core.fromnumeric.sum>…
import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2,3)forxinnp.nditer(a,op_flags=['readwrite']): x[...]= x*2; # 这里的...是必须的,不过没太理解什么意思。这里的x的类型居然是<class'numpy.ndarray'>,具体看下面文字解释。print(a)output>>[[ 0 2 4] [ 6 8 10]] 3、ndarray中的ndite...
Numpy具有强大的计算功能,本文介绍Numpy常用的函数,可以有效的提高工作效率。 首先导入numpy库。 import numpy as np 1、求和、平均值、方差 1. np.sum( ) sum()计算数组元素之和,也可以对列表、元组等和数组类似的序列进行求和。当数组是多维时,它计算数组中所有元素的和: ...
numpy数学函数 1. 三角函数 ''' numpy.sin(x):三角正弦。 numpy.cos(x):三角余弦。 numpy.tan(x):三角正切。 numpy.arcsin(x):三角反正弦。 numpy.arccos(x):三角反余弦。 numpy.arctan(x):三角反正切。 numpy.hypot(x1,x2):直角三角形求斜边。
1 创建一维数组 首先导入numpy库,然后用np.array函数创建一维数组,具体代码如下: 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组,具体代码如下: import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2) 得到结...
使用numpy只需要在使用之前导入它的库: import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组: ### 通过直接给出的数据创建数组,可以使用 list 或 tuple ### 可以直接指定数组元素的类型 np_array = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 4], ...
使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3,...