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, ...
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: ...
import numpy as np # 演示不同类型的数据 print(np.array(3).dtype) # 输出:int64 print(np.array(3.34).dtype) # 输出:float64 # 使用 numpy.full 创建填充数组 arr1 = np.full((2, 2), np.inf) print("\n数组1:") print(arr1) arr2 = np.full((2, 2), 10) print("\n数组2:") ...
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) ...
importnumpyasnp # create a 1D array of five 2sarray1 = np.full(5,2) print('1D Array: ',array1) # create a 2D array of 2.0sarray2 = np.full((3,2),2.0) print('2D Array: \n',array2) # create an nd-array of (1,2)array3 = np.full((2,2,2), (1,2)) ...
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: ...