例如，数组切片：sub_list = my_list[1:4] # 提取索引1到3的元素（不包括4） print(sub_list) # 输出：[2, 3, 4] sub_array = my_array[1:4] print(sub_array) # 输出：[2, 3, 4]数组排序：my_list.sort() print(my_list) # 输出：[2, 3, 4, 5, 10]（假设前面已将...
print(arr) 输出结果为: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 2. 使用递归函数处理多维数组 你还可以编写递归函数来处理多维数组。下面是一个示例: def print_multidimensional_array(arr): if isinstance(arr[0], list): for sub_arr in arr: print_multidimensional_array(sub_arr) else: print(arr) arr...
# 提取整个二维数组sub_array=arr[1]print(sub_array)# 输出 [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]# 提取整个三维数组sub_array=arr[:]print(sub_array)# 输出 [[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],# [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],# [[...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用切片操作访问元素 sub_array = arr[1:4] print(sub_array) # 输出:[2 3 4] 三、NumPy数组的属性 在NumPy 中,数组是一个用于存储和操作多维数据的核心对象。每个 NumPy 数组都有一些常用的属性,这些属性可以提供关于数组的信息和特征。下面是一些常用的 Num...
array = [] sub_array = [1, 2, 3] array.append(sub_array) print(array) # 输出:[[1, 2, 3]] 1. 2. 3. 4. 2. 使用加法运算符+ 加法运算符+可以用于连接两个列表,如果其中一个列表是数组,可以将其作为一个整体添加到另一个列表中。
a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])# 元素级加法c = a + b# 元素级乘法d = a * b# 矩阵乘法e = a.dot(b)数组切片和索引 NumPy数组支持类似Python列表的切片和索引操作，但更加强大：# 获取数组的一个子集sub_array = arr2[0, :2] # 获取第一行的前两个元素 一个...
sub', 'polyval', 'positive', 'power', 'ppmt', 'print_function', 'prod', 'product', 'promote_types', 'ptp', 'put', 'putmask', 'pv', 'r_', 'rad2deg', 'radians', 'random', 'rank', 'rate', 'ravel', 'ravel_multi_index', 'real', 'real_if_close', 'rec', 'recarray',...
print(value) 这段代码中,main_generator通过两次yield from调用了sub_generator,将子生成器产生的平方数“合并”到主生成器的输出中。 3.1.2 yield from与嵌套生成器 yield from尤其适用于处理嵌套生成器的情况。在没有yield from的情况下 ,处理嵌套生成器通常需要显式地迭代子生成器并逐个yield其结果 ,这会导致...
find(sub[, start[, end]]): 从 bytearray 中查找子序列 sub 并返回第一个匹配的索引,如果未找到返回 -1。 reverse():将 bytearray 中的元素顺序反转。这在某些需要调整字节顺序的场景(如端序转换)中非常有用。 clear():用来清空 bytearray 中的所有元素,使其长度变为 0。这个方法在你需要重用但清空数据...
"""print("Hello, Python!") 行与缩进 python最具特色的就是使用缩进来表示代码块,不需要使用大括号{}。 缩进的空格数是可变的,但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。实例如下: 正确实例: ifTrue:print("True")else:print("False")