print(f"从列表创建的 NumPy 数组: {numpy_array_from_list}") print(f"数组类型: {type(numpy_array_from_list)}") # 类型是 numpy.ndarray # 从元组创建 tuple_data = (6, 7, 8, 9, 10) numpy_array_from_tuple = np.array(tuple_data) print(f"从元组创建的 NumPy 数组: {numpy_array_from...
首先,我们需要导入NumPy库: import numpy as np 接下来,我们可以创建一个NumPy数组: arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 现在,我们有一个形状为(3,3)的二维数组arr。让我们看看如何遍历和操作该数组。 遍历数组元素 要遍历NumPy数组的所有元素,我们可以使用嵌套的for循环。第一...
(2,3)#2. 获取numpy数组的行print(arr.shape[0])2#3. 获取numpy数组的列print(arr.shape[1])3 六、切割numpy数组 切分numpy数组类似于列表的切割,但是与列表的切割不同的是,numpy数组的切割涉及到行和列的切割,但是两者切割的方式都是从索引0开始,并且取头不取尾。 arr = np.array([[1,2,3,4], [...
由于numpy的基本数据结构是多维数组,很多接口方法均存在维度的问题,按照不同维度执行操作结果往往不同,例如拼接、拆分、聚合统计等,此时一般需要设置一个维度参数,即axis。由于很多教程因为翻译或语言习惯不同,存在众说纷纭、口径不一的问题,有的说axis=0是横轴,有的说是纵向,所以如何理解axis的含义可能是很多numpy初学...
importnumpyasnp # 使用numpy.append()函数向数组末尾添加元素 arr=np.array([1,2,3])new_arr=np.append(arr,4)print(new_arr)# 输出:[1234]# 使用numpy.insert()函数在指定位置插入元素 arr=np.array([1,2,3])new_arr=np.insert(arr,1,4)print(new_arr)# 输出:[1423]# 使用numpy.concatenate(...
方法1:检查 NumPy 版本 python-c"import numpy as np; print(np.__version__)"# 检查 NumPy 版本 方法2:列出已安装的包 conda list numpy# 列出 Anaconda 环境中已安装的 NumPy 包pip list|grepnumpy# 列出 Pip 环境中已安装的 NumPy 包 1.3.2 Python 代码验证 ...
Python数据分析-numpy详细教程一 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包,这是一个处理数组的强大模块,本期将会从如下几个方面介绍numpy模块: 1、数组的创建 2、数组属性和函数 3、数组元素的获取--索引、切片 一、创建数组 创建数组最简单的办法就是使用array函数,它接受一切序列型对象,比如列表和元组等。
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((2, 2)) # 创建一个2x2的单位矩阵 数组操作 NumPy提供了丰富的函...