array([[ 6, 0, 6, -1, -2, 2]]) 可以发现random.randint函数中的size取值可以控制数据的维度。 第一个数指数据的行数,第二个数指数据的列数。例2生成一个1行6列的数组。 例3:随机生成[5, 10)之间的3行5列数据框 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 np.random.rand
np.arange是NumPy库中的一个函数,它的功能与range类似,也是生成一个数字序列。但不同的是,np.arange返回的是一个NumPy数组,这意味着我们可以直接对其进行各种数学运算。此外,np.arange在处理浮点数时比range更为精确,因为range函数只能处理整数。 np.arange的基本语法是np.arange(start, stop, step),参数的含义与r...
同时,我们也可以通过reshape()函数在array数组的基础上创建一个新的二维结构的数组array2。 array=np.array(range(6)) array2=array.reshape(3,2) 1. 2. 3. 请注意:此处没有修改arrayl的属性值,array的shape属性值没有变。数组array和array2共用内存中的数据存储值,若更改其中任意一个数组中的元素取 值,则...
array([ 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5]) >>>range(1, 5, 2) >>>for i in range(1, 5, 2): ... print(i) 1 3 >>for i in np.arange(1, 5): ... print(i) 1 2 3 4 【注意:python3.x中把range()取消了】,同时将xrange重命名为range。 xrange()也是用作循...
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) print(a.shape) (3,4)表明a是一个3行4列的矩阵 【reshape函数】 reshape 用于重新调整数组或矩阵的形状 利用这种方法可以方便地构筑一些矩阵 如: a=np.array(range(1,7)) print(a) ...
d = np.empty((3,3))#创建一个指定维度的数组,生成的数组中的数字是随机的print(d) 结果如下: arange——类似range 指定范围以及步长 print(np.arange(1,10,2))print(np.array(range(1,10,2))) 这两行代码是一个意思 结果如图: linspace——等差数列 ...
>>> np.linspace(2.0,3.0, num=5, retstep=True) (array([2. ,2.25,2.5,2.75,3. ]),0.25) AI代码助手复制代码 range() 函数语法: range(stop)range(start, stop[, step]) AI代码助手复制代码 参数说明: start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range(5)等价于range(0, 5); ...
a=np.array([0,1,'a']) b=[0,1,'a'] print (type(a[0])) print (type(b[0])) #ndarray可与标量直接运算,数组之间也可矢量化运算 a=np.arange(0.0,1,0.1) print (a+10,type(a)) b=np.arange(10,20,1) print (a+b) a=list(range(0,10,1)) ...
array([1, 2, 3, 4, 5]) arr2 = np.array(range(1, 6)) arr3 = np.arange(1, 6) print (arr1) print (arr2) print (arr3) 看一下如何创建多维数组,以二维数组为例 import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) print(arr) 通过示例来看一下 ndarray ...
返回array 类型对象。 >>> np.arange(3) array([0, 1, 2]) >>> np.arange(3.0) array([ 0., 1., 2.]) >>> np.arange(3,7) array([3, 4, 5, 6]) >>> np.arange(3,7,2) array([3, 5]) range() 中的步长不能为小数,但是numpy.arange() 中的步长可以为小数...