my_array = np.concatenate((my_array1, my_array2))_x000D_ _x000D_ 在这个例子中,我们使用了concatenate函数将my_array1数组和my_array2数组合并成一个数组。_x000D_ ## 结论_x000D_ np.array函数是NumPy中最常用的函数之一,它可以用于创建和初始化NumPy数组、数组的索引和切片、数组的运算和形状...
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) 得到结果:...
a_ndarray=np.array(a_list)#创建了一个一维的数组 print(type(a_ndarray)) 1. 2. 3. 4. 上面创建了一个一维的数组,那么我们也可以创建一个二维、三位的数组 来看下面的代码: AI检测代码解析 c_list=[[0,0],[1,1,1],[2,2]]#这是一个不规则的二维列表 c_ndarray=np.array(c_list) print(c...
数组排序：my_list.sort() print(my_list) # 输出：[2, 3, 4, 5, 10]（假设前面已将第一个元素修改为10） sorted_array = np.sort(my_array) print(sorted_array) # 输出：[ 2, 3, 4, 5, 10]数组拼接：new_list = my_list + [6, 7, 8] print(new_list) # 输出：[...
1 import numpy as np 2 #生成简单的一维矩阵 3 a=np.array([1,2,3,4]) 4 #生成简单的二维矩阵 5 c=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]) 6 #获取类型 7 print(type(a)) 8 #数组的大小可以通过其属性获得 9 print (a.shape,b.shape) ...
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: ...
np.array()是NumPy库中的一个函数,它用于创建数组对象。该函数的作用是将输入的数据(可以是列表、元组、数组等)转换为NumPy数组。np.array()的具体作用包括:1. 创建一维或多维数组:可以将列表、元组等数据转换为NumPy数组,从而可以使用NumPy库中提供的各种数组操作函数和方法。2. 转换数据类型:可以通过指定dtype...
Original=np.array([[1,2,7,4], [7,5,1,4], [7,8,11,9], [11,3,17,2]]) 如下都将使用该二维数组进行示例 删除某一行就是 np.delete(Original,1,axis=0) 想要删除某一列最简单的就是加上个转置然后删除,最后再转回来 np.delete(Original.T,1,axis=0) ...
在Python中使用np.array()函数可以创建一个多维数组。np.array()函数接受一个序列(如列表或元组)作为参数,并返回一个包含这个序列元素的多维数组。 以下是np.array()函数的使用示例: import numpy as np # 通过列表创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3]) print(arr1) # 输出: [1 2 3] # 通过...
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