float_array = np.array([1.0, 2.5, 3.14, 4.0]) float_array *= 2 # 数组中的每个元素乘以2 print("NumPy数组:", float_array) 使用array模块定义float数组 float_array2 = array('f', [1.0, 2.5, 3.14, 4.0]) float_array2.append(5.5) print("array模块数组:", float_array2) 通过上述示例,...
int_arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) # 'i'表示整数 float_arr = array.array('f', [1.1, 2.2, 3.3]) # 'f'表示浮点数 （二）列表（List）：通用型数组 Python列表支持混合数据类型，使用灵活：python mixed_list = [1, 'apple', True, 3.14]（三）NumPy库：科学计算的...
# 第一步:导入 NumPy 库importnumpyasnp# 第二步:创建一个一维浮点数组,包含6个数据float_array=np.array([1.1,2.2,3.3,4.4,5.5,6.6],dtype=float)# 第三步:打印输出数组内容print(float_array)# 输出: [1.1 2.2 3.3 4.4 5.5 6.6] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 结论 在此文章中,我们简单介绍了...
接下来,我们可以使用numpy.array()函数来创建一个包含浮点数的数组。例如,我们可以创建一个包含浮点数的一维数组: importnumpyasnp float_array=np.array([1.0,2.5,3.7,4.2,5.9])print(float_array) 1. 2. 3. 4. 在上面的代码中,我们首先导入了numpy库,然后使用np.array()函数创建了一个包含浮点数的数组,...
首先需要导入array模块 import array array.array(typecode, initializer=None)typecode: 必选参数，创建数据类型initializer: 参数是可选，用于初始化数组的值比如，下面创建了一组整形数组。arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])print(arr)通常情况下，array方法可以创建不同类型的数据结构。...
'f' float float 4 'd' double float 8 接下来就可以初始化一个数组了: test = array.array('u', 'ABC') print(test) # array('u', 'ABC') 初始化的元素类型一定要和设置的类型码一致,否则将报错: test = array.array('b', 'ABC') ...
np.array(object,dtype=None,*,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0,like=None) 常用参数详解: object(数据参数):必需参数,可以是列表、元组、字符串等可迭代对象。 dtype(数据类型):可选参数,用于指定数组元素的数据类型。例如,int32、float64等。如指定,NumPy会根据输入数据自动推断数据类型。
import array as arr# 创建一个整数数组my_array = arr.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个浮点数组my_float_array = arr.array('f', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])# 创建字符数组my_char_array = arr.array('u', ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])访问数组元素 创建数组...
'f'floatfloat4 'd'doublefloat8 Note: 这里只是规定了对应的最小字节,而不是真实占用的内存字节数!!!如lz使用的64位机测试的'i'对应的字节数为4而不是2(32位机才是2吧可能)! In[4]: a = array.array('i') In[5]: a.__sizeof__() ...
array.array 特点是可变的、存储相同类型的数值,不能存储对象。 因为array在使用的时候要指定元素数据类型,因此它比list和tuple都有比较高效空间性能。 # 使用时指定元素数据类型为`float`>>>arr = array.array('f', (1.0,1.5,2.0,2.5))>>>arr