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...
array.round(decimals=2) //取精度,保留两位 array.argmin() //获得最小值的索引位置,0按列,1按行 np.multiply(array1,array2) //对应位置相乘 np.dot(array1,array2) //矩阵相乘 np.sort(array) //各元素排序,0按列,1按行 np.argsort(array) //各元素排序返回索引,0按列,1按行 np.linspace(0...
import numpy as np arr = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,6],[7,8,9,10]]) print('数组结构:',arr.shape) print('数组元素个数:',arr.size) print('数组元素类型:',arr.dtype) print('数组维度:',arr.ndim) print('数组元素大小:',arr.itemsize) # 结果: # 数组结构: (3, 4) # 3...
arr3 = np.full((2, 2), 2, dtype=np.int64) print("\n数组3:") print(arr3) arr4 = np.full((2, 2), 2, dtype=np.int32) print("\n数组4:") print(arr4) arr5 = np.full((2, 2), 2, dtype=np.compat.long) print("\n数组5:") print(arr5) arr6 = np.full((2, 4, ...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array...
Numpy.full( 参数1:shape,数组的形状; 参数2:constant value,数组填充的常数值; 参数3:dtype, 数值类型) 1array_full = np.full((2, 3), 5)2print(array_full) 创建单位矩阵 Numpy.eye(参数 1:N,方阵的维度) 1array_eye = np.eye(5)2print(array_eye) ...
注意上面的代码,我们不仅导入了 NumPy,还将 pandas 和 matplotlib 库一并导入了。 创建数组对象 创建ndarray对象有很多种方法,下面我们介绍一些常用的方法。 方法一:使用array函数,通过list创建数组对象。 代码: array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array1 输出: array([1, 2, 3, 4, 5]) 代码: ...
importnumpyasnp# 创建一维数组a1=np.array([1,2,3,4,5])# 查看数组形状print(a1.shape)# 输出数组print(a1) 从上图可以看出,输出的形状数组不是想象中的(5,1),这代表一维数组只有一个维度,不确定是行的个数是5还是列数为5,我们可以采用reshape函数将其任意变换为行数为5、列数为1的数组,或者行数为...
python中numpy库array函数用法 在Python中,numpy库的array函数用于将列表或元组转换为一个numpy数组。array函数的用法如下: importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr1=np.array([1,2,3,4,5])print(arr1)# [1 2 3 4 5]# 创建一个二维数组arr2=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(arr2...
Example 1: Create Array With full() import numpy as np # create a 1D array of five 2s array1 = np.full(5,2) print('1D Array: ',array1) # create a 2D array of 2.0s array2 = np.full((3,2), 2.0) print('2D Array: \n',array2) # create an nd-array of (1,2) arr...