Numpy学习笔记之创建数组

最新推荐文章于 2025-03-30 22:55:26 发布
最新推荐文章于 2025-03-30 22:55:26 发布
阅读量155 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python数据分析 文章标签： Numpy 创建数组
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37789831/article/details/86631003
本文介绍使用NumPy库创建数组的基本方法。首先，需要导入NumPy模块，并使用as关键字将其别名为np。接下来，通过np.array()函数可以创建一维、二维或多维数组，这是进行科学计算和数据分析的重要基础。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.创建数组的必要条件是 import numpy as np
创建数组的方法如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

课后作业：
在这里插入图片描述

python numpy学习笔记之创建数组
仇念尧的博客
11-07 1409
最近在学习NumPy库，废话不多说，直接开干。 首先需要导入NumPy库： import numpy as np array创建数组 # 创建一维数组 a1 = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a1) # 创建二维数组 a2 = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(a2) 查看数组结构...
NumPy学习笔记——创建数组
weixin_43496130的博客
02-10 699
NumPy创建数组 方法 描述 ndarray 底层的构造数组的函数 empty 创建随机数数组 zeros 指定大小且全为0的数组 ones 指定大小且全为1的数组 asarray 类似与array frombuffer 用于实现动态数组 fromiter 可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组 arange 生成数值范围内数组 li...
Numpy基础学习笔记3
weixin_30550081的博客
01-30 134
5.线性代数 线性代数（Linear algebra）相关相关的有一个np.linalg可以解决这些问题。 import numpy as np a = np.arange(1,10) np.diag(a) # 以a的元素作为对角线值得方阵，其余值为0 Out[3]: array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0, 0, 0,...
【numpy学习笔记】数组的创建和基本运算
Datawhale
07-10 1328
1. 创建numpy数组 1.1 通过tuple和list创建数组 import numpy as np 通过tuple t=(1,2,3) a=np.array(t,dtype= 'int') #array([1, 2, 3]) 通过list list1 = [1,2,3] a = np.array(list1,dtype='int') #array([1, 2, 3]) 用多个...
Numpy学习笔记——创建数组及数组的属性
wander404的博客
10-06 231
可选规定返回数组元素在内存的存储顺序：C（C语言）-rowmajor；True：使用a的内部数据类型，False：使用a数组的数据类型，默认为True。{'C'，'F'，'A'或'K'}，可选,覆盖结果的内存布局。返回a的数据类型 传一个数就是一维，两个数就是二维，n个数就是n维。用a的形状和数据类型，来定义返回数组的属性。返回一个数字，表示数组中所有元素的数目。返回一个元组，表示数组的维度。返回一个数字，数组维度的数目。返回数组中元素的数据类型。
numpy学习笔记8：数组属性和基础操作的详细描述
fen_fen的专栏
03-18 875
numpy学习笔记8：数组属性和基础操作的详细描述
Numpy学习笔记
weixin_54418006的博客
07-15 763
numpy 默认使用 ndarray 的所有元素的类型是相同的。创建一个所有元素都为指定元素的多维数组。创建一个服从标准正态分布的多维数组。创建一个所有元素都是1的多维数组。函数，注意参数是一个 tuple。创建一个服从正态分布的多维数组。创建一个随机整数的多维数组。创建一个数值范围的数组。
numpy学习笔记
qq_45190143的博客
08-08 1277
学习Numpy的笔记总结
NumPy 学习笔记
最新发布
2202_75762857的博客
03-30 533
Matplotlib是Python的一个绘图库，支持跨平台运行，能够根据NumPy ndarray数组绘制2D图像。Matplotlib的图形由Figure、Axes、Axis和Artist对象组成，提供了丰富的绘图类型和自定义选项。Matplotlib允许通过各种参数和函数自定义图表的外观，如设置标题、标签、图例、坐标轴范围、刻度等。# 创建图形和子图# 绘制数据# 设置标题和标签# 添加图例# 设置坐标轴范围# 设置刻度# 显示网格# 显示图形plt.show()
【学习笔记】Numpy数组的创建
Model229的博客
10-24 842
文章目录写在前面：为啥要用Numpy？创建数组常用方法总结具体实例np.array()创建等值数组创建有序数组创建随机数组创建单位矩阵、未初始化数组创建结构化数组 写在前面：为啥要用Numpy？ 四个字概括Numpy的好处：又省又快 为什么省？ python的整型啊，列表啊，数组啊，就很不纯粹。 例如整型，它其实是一个指针，指向包含这个对象所有信息的某个内存位置，python整型结构体内还包含引用...
Python学习笔记——Numpy数组的排序和搜索
12-21
本篇学习笔记将详细介绍NumPy中的`sort`和`argsort`函数，以及拓展的`where`函数。 首先，`sort`函数是NumPy提供的一种用于对数组进行排序的工具。它能够将数组中的数据从小到大排列。例如，我们可以创建一个一维...
python必备库 学习笔记 numpy
12-21
- 使用`numpy.array()`函数可以创建ndarray，例如：`numpy.array([1, 2, 3])` 创建一个一维数组。 - 创建全0数组：`numpy.zeros((i, j))` 会生成一个i行j列的全0二维数组。 - 创建全1数组：`numpy.ones((i, j))` ...
数据特征分析之分布分析
数据分析杂货铺
03-21 4496
数据特征分析之分布分析 利用python做数据分析，数据特征分析之分布分析，个人学习笔记，欢迎指正 （1）导入数据分析包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline （2）数据读取，利用散点图显示 # 数据读取 data = pd.read_csv('C:/...
Pandas之Series索引
数据分析杂货铺
02-11 1891
切片索引：下标索引是左闭右开，且可以使用负数，标签索引是左闭右闭 布尔型索引，保留为True的数据。重点
Pandas之Series的创建方法
数据分析杂货铺
02-11 1178
Python数据分析师学习笔记
Pandas数据结构之DataFrame创建方法
数据分析杂货铺
02-11 924
1.DataFrame数据结构：index,values,columns 1.DataFrame创建方法一：由数组/list组成的字典 2.DataFrame创建方法二：由Series组成的字典 3.DataFrame创建方法三：通过二维数组直接创建 先创建二维数组，转换成DataFrame数据类型，再指定index,columns 4.DataFrame创建方法四：由字典组成的列表 5...
Pandas数据结构DataFrame：索引
数据分析杂货铺
02-11 364
选择列 /选择行 / 切片 /布尔判断 1.选择行与列 df[ col ]一般用于选择列;df.loc[ index ]主要针对index选择行 2.选择行 df.loc[ ],按index选择行 3.df.iloc[]-按照整数位置，（从轴的0到length-1)选择行 4.布尔索引 5.多重索引 先选择列，再选择行 ...
Pandas数据结构DataFrame基本技巧
数据分析杂货铺
02-11 351
数据查看 /转置 /添加/修改/删除/对齐/排序 1.数据查看，转置 2.添加/修改 3.删除 del/drop ：axis = 1为行 4.对齐 5.按值排序：sort_values 6.索引排序：sort_index ...
Pandas数据结构Series 基本技巧
数据分析杂货铺
02-11 259
数据查看 / 重新索引 / 对齐 /添加、修改、删除值 1.数据查看 2.重新索引：根据新的索引重新排序 3.对齐：对数据做基本运算时自动对齐 4.删除：drop 5.添加：直接添加、append ...
Numpy基础知识：数组创建与操作详解
"这篇文档是关于深度学习前置知识的Numpy使用笔记，主要涵盖了Numpy创建数组、特殊数组以及随机数生成的各种方法。" 在深度学习中，Numpy是一个非常重要的库，它提供了高效的多维数据操作和计算功能。本文档主要...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值