视频做网站背景,网页设计一张多少钱,wordpress知更鸟配置,网站建设与推广论文1.使用array()函数创建数组 参数可以为#xff1a;单层或嵌套列表#xff1b;嵌套元组或元组列表#xff1b;元组或列表组成的列表 # 导入numpy库import numpy as np # 由单层列表创建a np.array([1,2,3])print(a) [1 2 3] # 由嵌套列表创建b np.array([[1.3,2.4], [0.3,4… 1.使用array()函数创建数组 参数可以为单层或嵌套列表嵌套元组或元组列表元组或列表组成的列表 # 导入numpy库import numpy as np # 由单层列表创建a np.array([1,2,3])print(a) [1 2 3] # 由嵌套列表创建b np.array([[1.3,2.4], [0.3,4.1]])print(b) [[1.3 2.4] [0.3 4.1]] # 由嵌套元组创建c np.array(((p,y,t), (h,o,n)))print(c) [[p y t] [h o n]] # 由元组列表创建d np.array([(3,2,1), (7,8,9)])print(d) [[3 2 1] [7 8 9]] # 由元组或列表组成的列表e np.array([(6,1,8), [7,5,3], (2,9,4)])print(e) [[6 1 8] [7 5 3] [2 9 4]] # array创建数组返回的类型print(type(a)) class numpy.ndarray 2.数据类型 # 数组元素是同质的即类型和大小都相同# 数据类型由dtype对象来指定# itemsize属性定义了数组中每个元素的长度占几个字节print(a.dtype.name, a.itemsize)print(b.dtype.name, b.itemsize)print(c.dtype.name, c.itemsize)print(d.dtype.name, d.itemsize)print(e.dtype.name, e.itemsize)# array()函数默认根据列表或元素序列中各元素的数据类型为ndarray对象指定最适合的数据类型。# 也可以使用dtype选项作为array()的参数明确指定dtype的类型。# 如下定义一个复数数组f np.array([[1,2,3], [4,5,6]], dtypecomplex)print(-------------------------)print(f) int32 4float64 8str32 4int32 4int32 4-------------------------[[1.0.j 2.0.j 3.0.j] [4.0.j 5.0.j 6.0.j]] 3.NumPy库自带的数组创建方法 # zeros()函数生成由shape参数指定维度信息元素均为0的数组。# 元素的数据类型为float64g np.zeros((3,3))print(g) [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] # ones()函数与上述函数相似# 元素的数据类型为float64h np.ones((3,3))print(h) [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] # arange()函数按特定规则生成包含一个数值序列的数组。# arange(begin, end, step)# 参数begin省略则从0开始# 参数end应该比序列最后一个值大# 参数step可以是浮点型i np.arange(0,10)j np.arange(10)k np.arange(4,10)m np.arange(0,10,2)n np.arange(0,10,1.3)print(i)print(-------------------------)print(j)print(-------------------------)print(k)print(-------------------------)print(m)print(-------------------------)print(n) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]-------------------------[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]-------------------------[4 5 6 7 8 9]-------------------------[0 2 4 6 8]-------------------------[0. 1.3 2.6 3.9 5.2 6.5 7.8 9.1] # 结合reshape()函数进行拆分x1 np.arange(0,12).reshape(3,4)print(x1) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] # linspace(begin, end, cnt)函数# 第三个参数表示需要将begin和end范围分成几个部分x2 np.linspace(0,10,6)print(x2) [ 0. 2. 4. 6. 8. 10.] # random()函数以随机数填充数组# 每次生成元素均会有所不同x3 np.random.random(3)x4 np.random.random((3,3))print(x3)print(------------------------------------------)print(x4) [0.8223299 0.83657551 0.797519 ]------------------------------------------[[0.14562367 0.8657818 0.96508416] [0.15094085 0.27332193 0.52784433] [0.0260834 0.3047311 0.65182433]] # eye(N)函数创建一个NxN单位矩阵对角线为1其余为0x5 np.eye(4)print(x5) [[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.]] # 使用empty()函数返回全0数组的想法是不安全的x6 np.empty((2,3))print(x6) [[1. 2. 3.] [4. 5. 6.]] 转载于:https://www.cnblogs.com/zhanglin-0/p/8504635.html
