numpy提供了array函数创建ndarray对象,array函数要传入一个list列表类型的对象。 list1 = [1.2,2.3,4.6,7.8] ndarray1 = np.array(list1) ndarray1 Out[22]: array([1.2, 2.3, 4.6, 7.8]) list1 = [1.2,2.3,4.6,7.8] ndarray1 = np.array(list1) ndarray1 Out[22]: array([1.2, 2.3, 4.6, 7.8...
1、使用empty方法创建数组 该方式可以创建一个空数组,dtype可以指定随机数的类型,否则随机采用一种类型生成随机数。 import numpy as np dt = np.numpy([2, 2], dtype=int) 1. 2. 3. 2、使用array创建数组 使用array方法可以基于Python列表创建数组,在不设置dtype的情况下,从列表中自动推断数据类型。 import...
三、指定数据 dtype >>>a=np.array([1,2,3],dtype=np.int)>>>print(a)[123]>>>print(a.dt...
import numpy as np # The input is the shape of the data a = np.empty((2,3)) # The input is the list that needed to convert into numpy array b = np.array([1,2,3])
, 1.]) >>> np.ones((5,), dtype=np.int) array([1, 1, 1, 1, 1]) >>> np.ones((2, 1)) array([[ 1.], [ 1.]]) >>> s = (2,2) >>> np.ones(s) array([[ 1., 1.], [ 1., 1.]])6、ones_like() 依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的元素全部为1的数组...
, 1.]) >>> np.ones((5,), dtype=np.int) array([1, 1, 1, 1, 1]) >>> np.ones((2, 1)) array([[ 1.], [ 1.]]) >>> s = (2,2) >>> np.ones(s) array([[ 1., 1.], [ 1., 1.]])6、ones_like() 依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的元素全部为1的数组...
创建:np.empty((2,3), dtype=int) #其元素为随机数 创建:a=np.linspace(1,10,10) 生成1-10之间等距的10个数 创建等差数组:np.arrange(1,10,2) 复制 arr2=arr1[1:4] #复制数组,arr2变时,arr1也会变 arr2=arr1.copy() #复制数组,arr2变时,arr1不会变 去重 numpy.unique() 删 根据下标删...
使用array模块的array()函数来创建一个空的数组: import array my_array = array.array('i') 复制代码 在这个例子中,'i'表示数组的元素类型为整数。 使用NumPy库的empty()函数来创建一个空的多维数组: import numpy as np my_array = np.empty((0,)) 复制代码 在这个例子中,(0,)表示数组的形状为空...
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。 3、eye(N[, M, k, dtype]) 返回一个对角线元素为1,其他元素为0的二维数组。 参数: N : 整数返回数组的行数; M : 整数,可...
在这个例子中,我们使用了empty函数创建了一个空的NumPy数组。_x000D_ ### 2. 如何创建一个随机数数组?_x000D_ 可以使用以下语法创建一个随机数数组:_x000D_ _x000D_ my_array = np.random.rand(3, 3)_x000D_ _x000D_ 在这个例子中,我们使用了random.rand函数创建了一个3行3列的随机数数...