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...
这个数组的问题是我得到了负数。 def array_sum(i_list): i_array = np.array(i_list) # converts list to np.array i_array_rs1 = i_array.reshape(1, -1) i_array_rs2 = i_array.reshape(-1, 1) i_array_rs_SUM = i_array_rs1 + i_array_rs2 print(i_array_rs_SUM) # prints th...
numpy主要是用来存储和处理大型矩阵,提供了一种存储单一数据类型的多维数组对象---ndarray。还提供了多种运算函数,能够完成数据计算和统计分析,是数据分析的重要工具包。 二、数组对象(ndarray) 1、创建数组对象 (1)、创建自定义数组 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0) obj...
通过NumPy库的array函数可以创建ndarray数组。通常来说,ndarray是一个通用的数据容器,即其中的所有元素都需要相同的类型。NumPy库能将数据(列表,元组,数组或者其他序列类型)转换为ndarray数组 1,使用array创建数组对象 array函数格式: np.array(object,dtype,ndmin) 1. 创建ndarray数组: import numpy as np data1 = ...
# 导入numpy模块importnumpyasnp # 创建一个数组 b=[3,6,9]# 对数组中的每一个数进行开平方print(np.sqrt(b)) 下面是运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [1.732050812.449489743.] 1.3 数组的创建 1.3.1 array创建 ...
import numpy as np 数组创建 ## 常规创建方法 a = np.array([2,3,4]) b = np.array([2.0,3.0,4.0]) c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]]) d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型 print a, a.dtype ...
1、python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种 1>>importnumpy as np23>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]4>>a5[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]6>>type(a)7<type'list'>89>>b=np.array(a)"""List 转为 array"""10>>type(b)11<type'numpy.array'>12>>b13array=([[1,2,...
在numpy中还有np.vsplit(),np.hsplit()方法可以用 >>> print(np.vsplit(A,3)) [array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])] >>> print(np.hsplit(A,2)) [array([[0, 1], [4, 5], [8, 9]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [...
import numpy as np arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(arr.shape) 运行结果: 上面的示例返回(2,3),这意味着该数组具有2个维,每个维具有3个元素。 代码练习: import numpy as np arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(arr.shape) ...
1import numpy as np 3arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 5# 统计函数 6print(np.mean(arr)) # 平均值:3.0 7print(np.max(arr)) # 最大值:5 8print(np.sum(arr)) # 求和:15 10# 三角函数 11angles = np.array([0, 30, 45, 60, 90...