import numpy as np #创建一个一维数组 array1=np.array([1,2,3,4,5]) #print(array1) #创建一个二维数组 array2=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[5,6,7,8]]) print(array2) #查看二维数组结构 print(array2.shape) #查看二维数组类型 print(array2.dtype) #查看二维数组个数 print(...
import numpy as np导入numpy模块,一般简写为np array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) numpy的属性 print(array) 打印出数组 print("number of dim:",array.ndim)判断数组是几维的(一维二维等等) print("shape:",array.shape)判断数组的形状 print("size:"array.size)判断数组的大小 numpy的创建array...
# array([[18, 88, 40, 81], # [ 2, 38, 26, 21]])] # 如果是数组 np.vsplit(n, (1,2,4)) # [array([[ 3, 90, 62, 89]]), # array([[75, 7, 10, 76]]), # array([[77, 94, 88, 59], # [78, 66, 81, 83]]), # array([[18, 88, 40, 81], # [ 2, 38...
importnumpy as np x= np.array([ [1,2,5],[2,3,5],[3,4,5], [2,3,6]])#输出数组的行和列数printx.shape#(4, 3)#只输出行数printx.shape[0]#4#只输出列数printx.shape[1]#3
import numpy as np a1=np.array([1000, 100, 10, 1]) a2 = np.array([[1000], [100], [10], [1]]) #a2=np.array([[1000, 100, 10, 1]]).T a3=np.array([[ 1000, 100, 10, 1], [35, 9, 1, 5], [22, 12, 3, 2]]) ...
要读取矩阵的行数和列数,可以使用numpy库中的shape属性。下面是一个示例代码: import numpy as np # 创建一个3x4的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) # 获取矩阵的行数和列数 num_rows, num_cols = matrix.shape # 打印行数和列数 print("...
test=numpy.array([[1,2,3,4],[11,22,33,44],[111,222,333,444]]) 然后test创建后如下: 接着输入命令如下图 这里说明下,第一个参数是要删除数据的矩阵,第二个参数是索引值(即第几行/几列,从0开始数),第三个参数表示维度(0表示行,1表示列) ...
(2)还可以通过arange来创建数组,比方说array_4 = np.arange(1 ,10)即可以创建一个从1到10的数组。 2、数组行数和列数的查看 (1)array.shape返回数组的行数和列数; array.size返回数组的元素个数;array.dtype返回数组里元素的数据类型。 numpy 创建的数组都有一个shape属性,它是一个元组,返回各个维度的维...
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...
1import numpy as np 3# 创建一个测试数组 4arr = np.array([[1, 2, 3], 5[4, 5, 6]]) 7# 数组形状 8print(arr.shape) # (2, 3) 10# 改变形状 11print(arr.reshape(3, 2)) # [[1 2] 12# [3 4] 13# [5 6]] 15# 数组计算 ...