1.几种常见numpy的属性 ndim:维度 shape:行数和列数 size:元素个数 >>> import numpy as np #导入numpy模块,np是为了使用方便的简写 >>> array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 >>> print(array) [[1 2 3] [2 3 4]] >>> >>> print('number of dim:',a…

1.使用array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) ndarray2 = np.array(list('abcd')) array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='<U1') ndarray3 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) 2.zeros和zeros_like创建数组 用于创建数组,…

# 导入numpy 并赋予别名 np import numpy as np # 创建数组的常用的几种方式(列表,元组,range,arange,linspace(创建的是等差数组),zeros(全为 0 的数组),ones(全为 1 的数组),logspace(创建的是对数数组)) # 列表方式 np.array([1,2,3,4]) # array([1, 2, 3, 4]) # 元组方式 np.array((1,2,3,4)) # array([1, 2, 3, 4]) # range 方式…

Numpy数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以同伙一下集中方式来创建. numpty.empty numpy.empty方法用来创建一个指定形状(shaoe).数据类型(dtype)且未初始化的数组: numpy.empty(shape, dtype = float, order = “C”) 参数说明: 参数 描述 shape 数组形状 dtype 数据类型, 可选 oeder 有“C”和“F”两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素顺序 下面是创建…

引.内存探究常用函数 id(),查询对象标识,通常返回的是对象的地址 sys.getsizeof(),返回的是 这个对象所占用的空间大小,对于数组来说,除了数组中每个值占用空间外,数组对象还会存储数组长度.数组类型等其他信息 numpy.ndarray.ctypes.data属性,返回numpy数组的内存位置 array.array.buffer_info(),数组对象的内存信息,返回元素起始地址和元素个数 help(array.buffer_info)'''buffer_info(self,…

创建ndarray   (1)使用array函数 接受一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组. import numpy as np #将一个由数值组成列表作为参数调用'array' data=[6,7.5,8,0,1] arr=np.array(data) arr #将序列包含序列转化成二维的数组 data1=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]] arr1=np.array(data1) arr1 arr1.ndim arr1.shape arr1…

需要导入的包 import numpy as np import pandas 一.利用numpy创建数组 1.1创建简单数组 array =np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(array) print('number of dim:',array.ndim)#几维 print('shape',array.shape)#形状 几行几列 print('size',array.size)#有多少个元素 结果: 1.2创建特定属性的数组(矩阵) a=np.array(…

NumPy 从数值范围创建数组 这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组. numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下: numpy.arange(start, stop, step, dtype) 根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray. 参数说明: 参数 描述 start 起始值,默认为0 stop 终止值(不包含) step 步长,默认为1 dtype 返…

NumPy 从已有的数组创建数组 本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组. numpy.asarray numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 只有三个,比 numpy.array 少两个. numpy.asarray(a, dtype = None, order = None) 参数说明: 参数 描述 a 任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组 dtype 数据类型,可选 order 可选…

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建. 一.numpy.empty numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape).数据类型(dtype)且未初始化的数组: numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') 参数说明: 参数 描述 shape 数组形状 dtype 数据类型,可选 order 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在…