import numpy as np 创建一个矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 调整矩阵的形状 reshaped_matrix = np.reshape(matrix, (1, 9)) 输出调整后的矩阵维度 new_dimensions = np.shape(reshaped_matrix) print("调整后矩阵的维度:",
import numpy as np 创建一个矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 获取矩阵维度 dimensions = matrix.shape 输出矩阵维度 print(f"The dimensions of the matrix are: {dimensions}") 这个示例将输出: The dimensions of the matrix are: (2, 3) 其他相关方法 除了shape属性,还有其他...
import numpy as np 二 创建多维数据 1 创建一维数据 cars = np.array([5, 10, 12, 6]) print("数据:", cars, "\n维度:", cars.ndim) 2 创建二维数据 # 创建二维数据 cars = np.array([ [5, 10, 12, 6], [5.1, 8.2, 11, 6.3], [4.4, 9.1, 10, 6.6] ]) print("数据:\n", car...
3) # 2d array >>> print b [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] >>> >>> c = arange(24).reshape(2,3,4) # 3d array >>> print c [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 ...
Numpy数组基本属性 维度为秩(rank),也就是轴的数量,数组维度,一维数组秩维1,二维数组秩为20。 每一个线性的数组成为一个轴 axis 也就是维度dimensions。二位数组相当于两个一维数组,第一个一维数组这种的每个元素又是一个一维数组。 一维数组就是numpy中的轴 axis,第一个轴相当于底层数组,第二个轴相当于底层...
array([[1.5,2.,3.], [4.,5.,6.]]) 数组类型可以在创建时显示指定 >>> c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex) >>> c array([[1.+0.j,2.+0.j], [3.+0.j,4.+0.j]]) 通常,数组的元素开始都是未知的,但是它的大小已知。因此,NumPy提供了一些使用占位符创建数组的函数...
import numpy as np from scipy import linalg arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(linalg.det(arr)) # 行列式 运行结果如下所示: -2.0 ufunc函数 ufunc(universal function)是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的,计算速度非常快。 记得有这个...
c = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(a) print(b) print(c) 结果 [1 2 3 4] ['国家' '省份' '城市' '地区'] [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 1.2 array 的定义 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) 参数描述 objec...
importnumpyasnpa=np.array([2,3,4])print(a)print("Type:",a.dtype)b=np.array([1.2,3.5,...
NumPy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy的主要对象是同构数据多维容器(homogeneous multidimensional array)——ndarray,也就是说每一个ndarray都是一个相同类型元素组成的表格(二维)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。轴这个概念必须牢记,否则放弃吧。首先轴是...