shuyv的博客

1、创建全部为1的方法 import numpy as np t = np.ones(2,3) print(t) 结果如下： [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] 2、创建全部为0的方法 t1 = np.zeros((3,4)) print(t1) 结果如下： [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] 3、创建一个对角线为1的正方形数组（方阵） t2 = np.eye(10) print(t2) 结果如下： [[1. 0. 0.

代码演示： 首先创建一个10*10的二维数组 [数组的创建] (https://blog.youkuaiyun.com/shuyv/article/details/104351366) import numpy as np t2 = np.arange(100).reshape(10,10) print(t2) t2的结果如下： [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24 25 26 27 28

numpy中的书只修改其实也很简单，相当于重新定义，重新等号赋值即可。 代码演示： 首先创建一个10*10的二维数组 数组的创建 import numpy as np t2 = np.arange(100).reshape(10,10) print(t2) t2的结果如下： [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24 25 26 27 28 29] [30 31 32 33 34

代码演示： numpy中的索引也是从零开始，切片表示方法和列表中的方法基本相同 首先创建一个10*10二维数组t2： t2 = np.arange(100).reshape(10,10) 数组的创建方法 import numpy as np t2 = np.arange(100).reshape(10,10) print(t2) t2数组如下 [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [20 21 22 23

import numpy as num # 1. shuzu1 = num.array([1, 2, 3]) print(shuzu1) print(type(shuzu1)) # [1 2 3] # <class 'numpy.ndarray'> # 2. shuzu2 = num.array(range(10)) print(shuzu2) # [0 1 2 3 4 5 6 7...

1.数组与数字间的计算（广播机制） import numpy as num # 先创建一个二维数组shape(2,3) shuzu3 = num.array([[0, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(shuzu3) print() print(shuzu3+3) 结果如下： [[0 2 3] [4 5 6]] [[3 5 6] [7 8 9]] 结果表明：二位数组中的...

下面所说的数组的形状都是矩阵，因此除了用reshape方法改变数组的形状，还可以结合列表推导式，解析嵌套列表。 嵌套列表解析讲解 numpy import numpy as num # 一维数组 shuzu1 = num.array([1,2,3,4,5]) print(shuzu1.shape) # 结果：(5,) 一维数组，只有五个元素 # 二维数组 shuzu2 = num.arr...