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)
e_ndarray=np.ones((3,2)) print(e_ndarray) print(e_ndarray.dtype)#输出元素的类型 1. 2. 3. 输出为:float64 1.4ndarray的运算 相乘: a_ndarray=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b_ndarray=np.array([[7,8,9],[10,11,12]]) c_ndarray=a_ndarray*b_ndarray#相乘 print(c_ndarray) 1....
3 array([5, 4, 3, 2, 1]) 4 5 >>> x=np.random.rand(10) 6 >>> x 7 array([ 0.5993579 , 0.68693925, 0.74380945, 0.40993085, 0.72345401, 0.64499497, 0.48715468, 0.80924589, 0.43362779, 0.06554248]) 8 >>> x>0.5 #对每个元素都比较 9 array([ True, True, True, False, True, True,...
最近发现了python中,如果将np.array(ndarray)类型的数据作为实参,传递给形参时,实参和形参会同时改变。 例如下面的代码: import numpy as np num=np.array([[1,2],[3,4]]) def test(a): a[0,1] =9print(a) test(num)print(num) 输出结果: [[1 9] [3 4]] [[1 9] [3 4]] 会发现实参nu...
import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])常用操作 对于数组，最常用的操作包括访问元素、修改元素、遍历元素等。在Python中，这些操作都非常直观和简单。例如，访问数组中的元素：print(my_list[0]) # 列表输出：1 print(my_array[0]) # numpy数组输出：1 修改数组中的元...
python np.array截取 import numpy as np list1 = np.array([[1,1,1,222],[4,4,4,6],[2,2,2,555],[6,6,6,888],[9,9,9,111]]) list2 = list1[2:,] print(list1) print("---") print(list2) ### QQ 3087438119 分类: Python , Anaconda 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享...
array([1,2,3],dtype=np.float)>>>print(a.dtype)float64>>>a=np.array([1,2,3],dtype=np...
importnumpyasnparray=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])forxinnp.nditer(array):print(x)Output:123456789 上述例子是一个二维的数组,我们使用函数 nditer() 后,我们不需要再使用嵌套的for循环。函数 nditer() 成功地访问并打印了数组中的每个值。
array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> np.column_stack((a,b)) array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2,按维度堆叠数组 按列对原始数组进水平(horizontally ,column),垂直(vertically ,row)或者深度(depth,third asix)扩展,参数tup是数组的序列,参...
在Python的numpy库中,可以使用np.concatenate()函数来拼接两个nparray。np.concatenate()函数接受一个由要拼接的数组组成的元组,并根据指定的轴进行拼接操作。具体语法如下: np.concatenate((array1,array2,...),axis=0) 1. 其中,array1, array2, ...是要拼接的nparray,axis参数指定拼接的轴。如果axis=0,则...