6. 从现有数据创建数组 除了使用np.array()提供的创建方式外,还可以通过其他方法生成NumPy数组。例如,利用linspace()创建均匀分布的数组。这些数组是将区间分割成若干个点,以下是一个简单示例: # 创建一个从0到1,包含5个点的数组linspace_arr=np.linspace(0,1,5)print("均匀分布数组:",linspace_arr) 1. 2....
Array size: 5 1. 方法二:使用numpy库 如果数组是由numpy库创建的,还可以使用numpy库中的shape属性来获取数组的大小。shape属性返回一个元组,元组的第一个元素表示数组的行数,第二个元素表示数组的列数。 importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])size=arr.shapeprint("Array size:",size) 1...
import numpyas np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) number=X.size# 计算 X 中所有元素的个数 X_row=np.size(X,0)#计算 X 一行元素的个数 X_col=np.size(X,1)#计算 X 一列元素的个数 print("number:",number) print("X_row:",X_row) print("X_col:",...
size()函数主要是用来统计矩阵元素个数,或矩阵某一维上的元素个数的函数。 参数 numpy.size(a, axis=None) a:输入的矩阵 axis:int型的可选参数,指定返回哪一维的元素个数。当没有指定时,返回整个矩阵的元素个数。 >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np.size(a)6 >>> np.size(a,1)...
1、size import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) number=X.size # 计算 X 中所有元素的个数 X_row=np.size(X,0) #计算 X 一行元素的个数 X_col=np.size(X,1) #计算 X 一列元素的个数 ...
a=np.array([1,2,3,4) b=np.array([1,2,3,4],[5,6,7,8]) 创建 数组时,可以指定数据类型 a=np.array([1,2,3,4],dtype=np.float) 数据类型显示转换 b=a.astype(np.float64) 1.2.2 创建ndarray对象——内置函数创建 用arange生成数组 用内置的方法生成数组 1.2.3 创建ndarray对象——从硬盘...
np_array = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype=float) # 输出: [[1.5 2. 3. ] [4. 5. 6. ]] 有时数组的内容可能是未知的,但想要初始化一个以后再使用。有许多函数实现。 # 创建一个 3*4 的数组,内容初始化为0 np.zeros((3,4)) ...
# 列表 l = [1,2,3,4,5,6] l[3] # 输出 # 4 # numpy数组(ndarray类型) n = np.array(l) n[3] # 输出 # 4 # 二维数组 n = np.random.randint(0,10, size=(4,5)) n # array([[1, 2, 5, 1, 5], # [5, 5, 6, 9, 8], # [3, 4, 2, 2, 0], # [4, 4, 8...
array([5, 7, 9]) 4、Uniform 在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。 np.random.uniform(5,10,size = 4)---array([6.47445571, 5.60725873, 8.82192327, 7.47674099])np.random.uniform(size = 5)---array([0.83358092, 0.41776134, 0.72349553])np.random.uniform(size = (2,3))---array([[0.70325...
size属性:获取数组元素个数。 代码: array17 = np.arange(1, 100, 2) array18 = np.random.rand(3, 4) print(array16.size) print(array17.size) print(array18.size) 输出: 1125000 50 12 2. shape属性:获取数组的形状。 代码: print(array16.shape) print(array17.shape) print(array18.shape) ...