array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) 2)np.ones([3,4]) array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) 3)np.empty([2,3]) array([[3.46e-322, 0.00e+000, 0.00e+000], [0.00e+000, 0.00e+000, 0.00e+000]]...
data1 = np.array([1,2,3,4]) data2 = np.array([5,6,7,8]) data3 = data1 - data2 data3 Out[45]: array([-4, -4, -4, -4]) data1 = np.array([1,2,3,4]) data2 = np.array([5,6,7,8]) data3 = data1 - data2 data3 Out[45]: array([-4, -4, -4, -4])...
ones(4)生成的array= [ 1. 1. 1. 1.] np.ones((4,),dtype=np.int)生成的array= [1 1 1 1] np.ones((2,1))生成的array= [[ 1.] [ 1.]] np.ones(S)生成的array= [[ 1. 1.] [ 1. 1.]] np.ones_like(a)生成的array= [[1 1 1] [1 1 1]] 其他方面数组操作参考连接 ...
empty，空 为了提高寻址效率，Python还维护一个arrayusedpools, 存储不同分组的pool的头地址。如下：另外...
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:'...
2、empty_like(a) 依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的空数组 a=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])print('\nnp.empty_like(a)生成的array=\n{}'.format(np.empty_like(a)))#输出:ndarray与数组a形状和类型一样的数组。
array：创建数组 dtype：指定数据类型 zeros：创建数据全为0 ones：创建数据全为1 empty：创建数据接近0...
array([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]]) 4. empty()函数,指定一个维度元组(形状参数),返回一个值(垃圾值)为被初始化的ndarrary arr4 = np.empty((2,2))
>>> 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, ...
sys():i ==:KeyError()i ==:ValueError()(): exception =: bar((sys.argv[]))KeyErrore: exception = e()ValueErrore: exception = e()(exception) good() Running this on Py3k: $ python3 foo.py 1 keyerror1 $ python3 foo.py 2 valueerror2 ...