numpy.arange numpy.reshape

最新推荐文章于 2025-04-11 23:00:09 发布

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这篇博客介绍了NumPy的arange函数，用于创建等差序列，并演示了如何通过reshape进行数组重塑。示例中展示了从不同起点和步长生成序列，并强调了重塑时元素总数需与原数组一致的重要性。

numpy.arange

import numpy as np
"""
np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)
start:可忽略不写，默认从0开始;起始值
stop:结束值；生成的元素不包括结束值
step:可忽略不写，默认步长为1；步长
dtype:默认为None，设置显示元素的数据类型
"""
# 从0开始，到5结束，不包括5
nd1 = np.arange(5)
#array([0, 1, 2, 3, 4])

在这里插入图片描述

# 从1开始到5结束，不包括5
nd2 = np.arange(1,5)
#array([1, 2, 3, 4])

在这里插入图片描述

# 从1开始，到5结束，每隔2个取一个
nd3 = np.arange(1,5,2)
#nd3 = np.arange(1,5,2)

在这里插入图片描述

numpy.reshape

# 可以对生成的等差一维数组，进行重塑，使用的是reshape(行，列)
nd4 = nd2.reshape(2,2)#array([[1, 2], [3, 4]])
# 注意：对数组重塑后的元素个数不能大于原来本身的元素个数，不然会报错
# 比如说，nd2生成了四个元素，你要重塑（2,3）就是六个元素，会报错的
print(nd3)