像上图出现Successfully就说明我们的NumPy安装成功啦【示例1】arange函数测试环境安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入numpy模块,importnumpyasnp #as是取别名 a=np.arange(10)# 调用numpy模块中的arange函数,创建一个数组print(a)print(type(a))# 查看a的类型 下面是运行结果: 代码语...
x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2X3矩阵y=np.array([1,0,1])#(3,)向量result=np.dot(x,y)#结果是[ 4 10]print(result)#结果是[ 4 10],shape为(2,) 注意:如果y= np.array([[1],[0],[1]]),则y.shape为(3,1),则变成了两个矩阵相乘,则结果为[[ 4] [10]],其shape为(2,...
numpy中切片索引与List同样一致,为:[start: end: step(可选)],若step不写的话,默认步长为1 importnumpyasnp# 首先创建一个shape为(2,4,7)的三维数组array=np.array([[[1,2.0,3.5,2,4,10,12],[2.1,3.6,7,3,1,7.1,7.6],[1,2,3,4,5,3.4,5.2],[1.2,1.5,1.7,11,23,7.2,3.2]],[[1,2,3...
NumPy最核心的部分是ndarray对象，即n维数组。你可以通过多种方式创建数组：import numpy as np# 创建一维数组arr1 = np.array([1, 2, 3])# 创建二维数组arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 使用内置函数创建数组zeros = np.zeros((3, 3)) # 创建一个3x3的零矩阵ones = np.ones...
import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,2]) print(a) #[1 2 3 4 2] print(a.dtype) #int64 a = np.array([1,2,3,4,2.0]) print(a) #[1. 2. 3. 4. 2.] print(a.dtype) #float64 a = np.array([1,2,3,4,'ab']) print(a.dtype) #<U21 print(a) #['1' '2...
numpy.insert(arr,obj,values,axis) 参数说明: arr:输入数组 obj:在其之前插入值的索引 values:要插入的值 axis:沿着它插入的轴,如果未提供,则输入数组会被展开 实例 importnumpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print ('第一个数组:')print(a)print ('\n')print ('未传递 Axis ...
1import numpy as np 3# 创建一个0到9的数组 4arr1 = np.arange(10) 5print(arr1) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 7# 创建一个全是0的3x3数组 8arr2 = np.zeros((3, 3)) 9print(arr2) # [[0. 0. 0.] 10# [0. 0. 0.] ...
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,retstep=False, dtype=None, axis=0)[source] start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。 np.linspace(10,100,10)---array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.]...
1、和python列表不同,NumPy要求数组必须包含同一类型的数据。如果类型不匹配,NumPy会向上转换类型。如下面实例: ls = np.array([1.36, 4, 2, 5, 3]) print(ls) 1. 2. 这里输出时数据都被转换成了浮点型: [1.36 4. 2. 5. 3. ] 1. 2、如果希望设置数组的数据类型,可以使用dtype关键字: ...
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 一维 a = np.array([1, 2, 3]); print(a) # [1 2 3] # 等间隔数字的数组 b = np.arange(10); print(b) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] # 二维 c = np.array([[1, 2], [3, 4]]); print(c) # [[1 2] ...