首先,我们需要导入numpy库: importnumpyasnp 1. 接下来,我们可以创建一个二维数组(矩阵): matrix=np.array([[1.234,2.345,3.456],[4.567,5.678,6.789],[7.890,8.901,9.012]]) 1. 2. 3. 现在,我们可以使用round()函数对整个矩阵进行四舍五入操作: rounded_matrix=np.round(matrix,2) 1. 在上面的代码中,...
array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.]) 3、Arange 在给定的间隔内返回具有一定步长的整数。 step:数值步长。 np.arange(5,10,2)---array([5, 7, 9]) 4、Uniform 在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。 np.random.uniform(5,10,size = 4)---array([6.47...
importnumpyasnp# 创建一个包含浮点数的数组arr=np.array([1.1,2.5,3.9,4.2])# 向上取整ceil_arr=np.ceil(arr)print("Ceil:",ceil_arr)# 向下取整floor_arr=np.floor(arr)print("Floor:",floor_arr)# 四舍五入round_arr=np.round(arr)print("Round:",round_arr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
总结: 从测试结果看起来,np.round的效率会高一些,毕竟很少会循环round一百万个数据,如果数据太多,形成了array或者列表,用np.round处理列表效率反而会更高。比较奇特的是,我使用其他电脑,测试结果表明np.ro…
import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组: ### 通过直接给出的数据创建数组,可以使用 list 或 tuple ### 可以直接指定数组元素的类型 np_array = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) ...
np.complex64 复数,由两个32位浮点数(实数和虚数组成)表示 np.complex128 复数,由两个64位浮点数(实数和虚数组成)表示 np.bool_ 布尔值,由True和False组成 Numpy的创建 函数 含义 np.array(object, dtype=None,copy=True) odject = []或(),创建一维组。object = [[],[],…] 或((),()…),创建二...
array :[array_like] 输入阵列。 decimal :[int, optional] 我们要四舍五入的小数位。 在小数点为-的情况下,它指定小数点左边的n0.个位置。 输出:[可选] 输出结果数组 返回: 一个所有数组元素都被舍弃的数组,其类型与输入相同。 代码#1: # Python program explaining# round_() functionimportnumpyasnp ...
t8=np.round(a,2) out:array([0.2 , 0.16, 0.1 , 0.02, 0.25, 0.07, 0.65, 0.36, 0.7 , 0.72]) numpy中的转置 #转置是一种变换,对于numpy中的数组来说,就是在对角线方向交换数据,目的也是为了更方便的蛆处理数据 t2=np.arange(24).reshape(4,6) ...
进行命令行,输入 python ,import numpy as np 导入函数库。 1、创建数组 c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) c.shape=3,4,通过改变c.shape的值改变数组的组合,某一值为-1时,自动计算,但必须保证总元数是两个值的积。
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...