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...
1 NumPy - 数组生成函数 2 NumPy - 数组的一些基本属性 3 NumPy - 修改数组的形状 4 NumPy - 数组元素的添加/删除 5 NumPy - 数组的连接/分割函数 6 NumPy - 通用函数 7 NumPy - 字符串函数 8 NumPy - 排序函数 9 NumPy - 统计函数 10 NumPy - 线性代数 11 NumPy - 伪随机数生成函数 最近重新学习...
Numpy是Python中用于数值计算的扩展库,其核心是ndarray对象(n-dimensional array object),它是一种固定大小的同质多维数组对象。相比Python List,Numpy Array提供了更高效的多维数组操作,支持大量的数学和逻辑运算。示例: import numpy as np my_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) Pandas SeriesPandas是Pyth...
print(my_list[0]) # 列表输出：1 print(my_array[0]) # numpy数组输出：1 修改数组中的元素：my_list[0] = 10 # 根据索引直接修改print(my_list) # 输出：[10, 2, 3, 4, 5] # 对于numpy数组 my_array[0] = 10 print(my_array) # 输出：[10, 2, 3, 4, 5]遍历数...
1、NumPy dtype层次结构 可能会需要写代码检查数组是否包含整数、浮点数、字符串或Python对象。由于浮点数有多种类型(float16到float128),因此检查dtype是否在类型列表中会非常麻烦。幸运的是,dtype有超类,如np.integer和np.floating,它们可以和np.issubdtype函数一起使用: ...
1、数组对象可以去掉元素间运算所需的循环,使一维向量更像单个数据。 2、设置专门的数组对象,经过优化可以提升这类应用的运算速度。 3、数组对象采用相同的数据类型,有助于节省运算和存储空间。 实例: importnumpy as npa=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array([6,7,8,9,10])c=[]c=a**2+b**2print...
使用numpy只需要在使用之前导入它的库: import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组: ### 通过直接给出的数据创建数组,可以使用 list 或 tuple ### 可以直接指定数组元素的类型 np_array = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 4], ...
一、NumPy 简介 1. 为什么要使用 NumPy 2. NumPy 数据类型 3. NumPy 数组属性 4. NumPy 的 ndarray 对象 二、numpy.array() 创建数组 1. 基础理论 2. 基础操作演示 3. numpy.array() 参数详解 三、numpy.arange() 生成区间数组 四、numpy.linspace() 创建等差数列 ...
在Python内置环境 中,直接存储数值的数组(array)对象只存在一维结构,无法支持多维结构,也没有相关数组运算函数,这些使得Python在数值运算上有诸多不便之处。为了弥补这些不足,第三 方函数库NumPy被整合开发出来。 NumPy的核心功能是高维数组,NumPy 库中的ndarray (N-dimensional array object) 对象支持多维数组,数组类型...