NumPy入门 _ 使用数组练习篇

Numpy数组创建与属性打印练习

声明:题目来源网络,仅供学习使用,不用于商业活动。

写出导入numpy的语句,并且给numpy别名为np。
import  numpy as np
创建一个变量名为arr1的一维数组,里面的元素为整数6、2、-7、2、8、-2、1。
arr1=np.array([6,2,-7,2,8,-2,1])
arr1
array([ 6,  2, -7,  2,  8, -2,  1])
创建一个变量名为arr2的二维数组,里面的元素为以下两个数组:由整数1、3、5组成的一维数组,以及由整数2、4、6组成的一维数组。
arr2=np.array([[1,3,5],[2,4,6]])
arr2
array([[1, 3, 5],
       [2, 4, 6]])
分别打印arr1arr2的维度、形状、元素数量、元素类型。
print(arr1.ndim)
print(arr2.ndim)
print(arr1.shape)
print(arr2.shape)
print(arr1.size)
print(arr2.size)
print(arr1.dtype)
print(arr2.dtype)
1
2
(7,)
(2, 3)
7
6
int32
int32
创建一个变量名为arr_all_0的一维数组,里面的元素为6个0。
arr_all_0=np.zeros(6)
arr_all_0
array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
创建一个变量名为arr_all_1的一维数组,里面的元素为6个1。
arr_all_1=np.zeros(6)
arr_all_1
array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
创建一个变量名为arr_even的一维数组,里面的元素为10(包括10)到20(包括20)之间的偶数。
arr_even=np.arange(10,20,2)
arr_even
array([10, 12, 14, 16, 18])

作者:pxj_sx(潘陈沈)
日期:2024-11-24 15:00:20

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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