arr1 = np.array(data) arr1 Out[6]: array([1, 2, 3, 4, 5]) arr1.shape Out[7]: (5,) arr1.dtype Out[8]: dtype('int32') data = [1,2,3,4,5] arr1 = np.array(data) arr1 Out[6]: array([1, 2, 3, 4, 5]) arr1.shape Out[7]: (5,) arr1.dtype Out[8]: ...
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...
empty_array=np.array([])print(empty_array) 1. 2. 3. 4. 运行以上代码,将输出一个空的numpy数组[]。numpy数组可以进行高效的数学运算,是科学计算和数据分析中常用的数据结构。 使用array库创建空数组 除了numpy库之外,还可以使用array库来创建空数组。array库提供了一种更加基础的数组对象,可以用来存储同一类...
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.]) >>> 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...
array([1,2,3],dtype=np.int64)>>>print(a.dtype)int64>>>a=np.array([1,2,3],dtype=np....
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...
array([[-1073741821, -1067949133], [ 496041986, 19249760]]) #uninitialized AI代码助手复制代码 记录numpy.empty()函数引发的问题解决方法 其实使用在使用np.empty()创建list,可以指定类型,如 print(np.empty(3,3,dtype=int))[[4128860 6029375 3801156] ...
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。
empty, unlikezeros, does not set the array values to zero, and may therefore be marginally ...