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]]) print(arr2) 得到结...
一、使用numpy.array创建数组 使用numpy.array函数可以将列表或元组转换成 NumPy 数组。这是最常用且灵活的方法。 import numpy as np 使用列表创建一维数组 array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print("一维数组:", array_1d) 使用列表创建二维数组 array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5...
c=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])# 创建三维数组print(a)print(b)print(c)print(type(a),type(b),type(c)) 运行结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [123][[123][456][789]][[[123][456][789]]]<class'numpy.ndarray'><class'numpy.ndarray'><...
使用np.array()函数创建数组这是最常用的方法,可以将Python中的列表、元组等数据类型转换为Numpy数组。 import numpy as np # 创建一个一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr1) # 创建一个二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr2) 使用np.zeros()函...
array:创建数组 dtype:指定数据类型 zeros:创建数据全为0 ones:创建数据全为1 empty:创建数据接近0 arrange:按指定范围创建数据 linspace:创建线段 一.创建数组 二.指定数据 dtype 三.创建特定数据 1.创建全零数组: 2.创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的dtype: ...
在numpy中,主要使用np.array函数来创建数组,这个函数要完全应用起来还是比较复杂的,今天主要介绍其中经常使用到的三个参数p_object、dtype、ndmin。后续会把剩余的三个参数也会进行说明。 1.函数定义 defarray(p_object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0):# real signature unknown; ...
importnumpyasnp# 创建一个大小为3x3的二维array,并将其元素初始化为1arr=np.ones((3,3))# 创建一个大小为3x3的二维array,并将其元素初始化为随机值arr=np.empty((3,3)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 创建一个指定大小的多维array 除了一维和二维array,Numpy还支持创建指定大小的多维array。我们可以使用...
(1)、创建自定义数组 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0) object:就是要创建的数组 dtype:表示数组所需的数据类型,默认是None,即保存对象所需的最小类型 ndmin:指定生成数组应该具有的最小维数,默认为None。
1、从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组当np.array()不指定dtype时,NumPy将根据数据情况关联一个dtype类型 x=np.array(list/tuple) x=np.array(list/tuple, dtype=np.float32) #指定数据的类型type 2、使用NumPy中函数创建ndarray数组,如:arange, ones, zeros等 ...
NUMPY是PYTHON最常用,最基本的模块。 创建: np.array([1,2,3]) 列表创建:arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 创建:np.array((1,2)) 创建:np.array(((1,2,3),(4,5,6))) 创建:numpy.array((arr1,arr2)) 参数:指定元素类型,dtype=float 创建:np.arange(9) 创建:np.ones(4) 创建:...