np.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array(sex)---array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 start:...
- numpy的统计函数 sum(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和,axis为整数或者元组 mean(a, axis = None) : 同理,计算平均值 average(a, axis =None, weights=None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值 std(a, axis = None) :同理,计算标准差 var(a, axis = None): ...
Numpy更改数组形状 函数 含义 np.reshape(a, newshape,) 或a.reshape(shape) 两函数效果相同,np.reshape的参数newshape只能接收列表和元组,但a.reshape不但可以接收列表和元组,参数的每个元素作为单独的参数传入.变换后的数组的元素个数与原来的元素个数相同,否则报错 np.resize(a,new_shape)或a.reszie() new_...
np.array():这个函数可以从Python列表或元组创建数组,非常方便。 np.zeros():创建一个所有元素都是0的数组,适合初始化。 np.ones():创建一个所有元素都是1的数组,数学建模时很有用。 np.arange():类似Python中的range()函数,返回指定范围内的数组。 np.linspace():返回指定范围内的等间隔数字,画图的时候很...
三、array函数实例 1 创建一维数组 首先导入numpy库,然后用np.array函数创建一维数组,具体代码如下: 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组,具体代码如下: import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) pr...
1. 算术函数 如果参与运算的两个对象 都是 ndarray,并且形状相同,那么会对位彼此之间进行(+- * /)运算。 NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide()。 import numpy as np a = np.ar
python numpy 数学函数 numpy函数用法 最近看了《利用Python进行数据分析》,又复习了一下Numpy里的一些操作,做一些基本函数使用的总结,避免后面忘了又瞎找,提高效率。 一、 数组生成 创建数组 # 1. 一维数组 import numpy as np num = [ 1,2,3,4,5]...
我敢打赌,你肯定使用过像ones_like 或 zeros_like 这样的常见 NumPy 函数。full_like 和这两个完全一样,除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。 AI检测代码解析 array = np.array([[1, 4, 6, 8], [9, 4, 4, 4], [2, 7, 2, 3]]) ...
Numpy通用的绝对值函数是np.absolute,也可以用其别名来访问np.abs。这个通用函数也可以处理复数,处理复数时,绝对值返回的是该复数的模。 x = np.array([-2, -1, 0, 1, 2]) abs(x) # array([2, 1, 0, 1, 2]) np.absolute(x) # array([2, 1, 0, 1, 2]) ...