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...
my_array = np.empty((0,))_x000D_ _x000D_ 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,...
format(np.ones_like(a)))#等同于a.copy().fill(1) np.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...
使用NumPy 来创建一个数组,示例代码如下: arr=np.array([1,2,3])# 创建一个包含1, 2, 3的数组 1. 第三步:定义一个函数使用empty参数 我们定义一个函数,该函数接受数组和一个可以为空的参数。 defmy_function(arr,empty_param=None):# 定义my_function函数,接受数组和可选参数print("输入数组:",arr)#...
empty：创建数据接近0 arrange：按指定范围创建数据 linspace：创建线段 二、创建数组 >>>importnumpyasnp...
, 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ndarray数组有这些函数:array,zeros,ones,empty,arange,linspace,logspce,random array——创建列表 array可以创建指定维数的列表,也可以使用dtype指定数据的类型,实现代码块如下: a = np.array([[2,3,4],[5,6,7]],dtype=float)print(a)print(a.dtype) ...
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...
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。
3.1 array()函数 3.2arange()函数 3.3 linspace()函数 等差数列,默认包含结尾 3.4 logspace()函数 等比数列,默认包含结尾 3.5 zeros()函数 3.6 ones()函数 3.7 empty()函数 3.8 eye()函数 3.9 根据坐标函数得到数组。 fromfunction(func,shape) 四、数组的存取 ...