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...
在array中指定dtype: import numpy as np w3 = np.array([1,2,3,4],dtype='float64') print(w3.dtype) #输出结果 #float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2,专门创建数组的函数: 通过array函数使用已有的Python序列创建按数组效率不高,因此,NumPy提供了很多专门创建数组的函数 1)arange函数 arange函数类似于...
import numpy as np # 创建一个numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将numpy数组转换为字符串,并设置参数来控制格式输出 output_str = np.array2string(arr, separator=', ', formatter={'int': lambda x: f'{x}'}) print(output_str) 运行上述代码,输出结果如下所示: 代码语言:txt...
array方法:通过列表: >>> print numpy.array([[1,2],[3,4]], dtype=int16) //显示定义数组元素类型 [[1 2] [3 4]] 通过元组 >>> print numpy.array((1.0,2,3,4)) [ 1.0 2. 3. 4. ]arrange方法:>>> print numpy.arange(11) [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]...
y=x.astype(numpy.int32)print(y)#[1 2 3]print(x)#[ 1. 2.6 3. ]z =y.astype(numpy.float64)print(z)#[ 1. 2. 3.]print('将字符串元素转换为数值元素') x= numpy.array(['1','2','3'],dtype =numpy.string_) y=x.astype(numpy.int32)print(x)#['1' '2' '3'] #[b'1' ...
arrange：按指定范围创建数据 linspace：创建线段 二、创建数组 >>>importnumpyasnp>>>a=np.array([1...
print(y.base) 阵列的形状:数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状:NumPy数组具有一个名为shape的属性,该属性返回一个元组,每个索引具有对应的元素数。 import numpy as np arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(arr.shape) 运行结果: ...
1)先了解numpy中的exp 和 linspace 函数 x = np.arange(5)y = np.arange(10)print ("Exp", np.exp(x)) # exp 函数可以计算出每个数组元素的指数print ("Exp", np.exp(y)) 运行结果: ExpX [ 1. 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003]ExpY [1.00000000e+00 2.71828183e+00 7.38905610e+00 2....
np.array([x,y,x],dtype=int)#从列表和元组中创建数组 功能:array函数将列表转矩阵 importnumpyasnp#引入numpy模块 array=np.array([[1,2,3],#列表转矩阵 [4,5,6]]) print(array) print(numberofdim,array.ndim)#输出矩阵数据轴数 print(size,array.size)#输出矩阵总元素个数 [[123] [456]] numbe...