arr_2d = np.array([[11, 20, 13],[14, 25, 16],[27, 18, 9]]) print(arr_2d[1, :1])

时间: 2023-11-30 19:11:43 浏览: 105

numpy-numpy教程之Arrays的创建.zip

在Python的科学计算领域，NumPy是一个不可或缺的库，它为高效的数组操作提供了强大的支持。本教程将深入探讨如何在NumPy中创建Arrays，这是理解NumPy基础的关键步骤。一、NumPy概述 NumPy（Numerical Python）是Python的一个扩展程序库，主要用于处理大型多维数组和矩阵。它的设计目标是提供一种高效且灵活的方式来存储和操作大量数据。NumPy的核心数据结构是ndarray（n-dimensional array object），也称为多维数组。二、创建NumPy Arrays 1. 从列表或元组创建最简单的方法是从Python的列表或元组直接创建NumPy数组。例如： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) ``` 这将创建一个一维数组。同样，你可以使用嵌套的列表来创建多维数组： ```python arr2d = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ``` 这将创建一个2x2的二维数组。 2. 使用`arange()`函数 `arange()`函数类似于Python的`range()`，但返回的是NumPy数组。它可以接受三个参数：起始值、结束值（不包括）和步长。 ```python arr_range = np.arange(10) # 创建0到9的一维数组 arr_range2 = np.arange(1, 7, 2) # 创建1到6，步长为2的一维数组 ``` 3. 使用`linspace()`和`logspace()`函数 `linspace()`用于创建等差序列，`logspace()`则用于创建对数等比序列。它们都需要指定起始值、结束值和元素数量。 ```python arr_linspace = np.linspace(0, 1, 5) # 创建0到1之间，包含5个点的等差序列 arr_logspace = np.logspace(1, 10, 5, base=10) # 创建10^1到10^10，包含5个点的对数等比序列 ``` 4. 使用`zeros()`, `ones()`, `empty()`函数这些函数可以快速创建指定形状和数据类型的全零、全一或未初始化的数组。 ```python arr_zeros = np.zeros((3, 3)) # 创建3x3的全零数组 arr_ones = np.ones((2, 2)) # 创建2x2的全一数组 arr_empty = np.empty((2, 3)) # 创建2x3的未初始化数组 ``` 5. 从已有的数组复制或视图通过切片、索引或复制操作，可以从现有数组创建新的数组。例如： ```python arr_view = arr.copy() # 创建arr的副本 arr_slice = arr[::2] # 创建arr的每隔一个元素的视图 ``` 三、Array属性和类型 NumPy数组具有多个属性，如`shape`, `size`, `dtype`等，它们提供了关于数组形状、大小和数据类型的信息。 ```python print(arr.shape) # 输出数组的形状 print(arr.size) # 输出数组元素的总数 print(arr.dtype) # 输出数组的数据类型 ``` NumPy支持多种数据类型，如`int`, `float`, `bool`, `complex`等，并且可以指定数组的类型： ```python arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=int) ``` 四、总结创建NumPy数组是使用该库进行数值计算的基础。了解不同的创建方法，可以根据需求选择最适合的方式。通过学习和实践，您将能够更有效地利用NumPy处理大规模的数值数据，从而提升数据分析和科学计算的效率。

The output of the code is: [14] Explanation: - The code creates a 2-dimensional NumPy array called `arr_2d`. - `arr_2d` has 3 rows and 3 columns, and contains the values [[11, 20, 13],[14, 25, 16],[27, 18, 9]]. - The code then selects the second row of `arr_2d` (which has an index of 1), and the first column of that row (which has an index of 0). - The selected value is 14, which is a single element array. - The output of the code is the selected value, which is [14].

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arr_2d = np.array([[11, 20, 13],[14, 25, 16],[27, 18, 9]]) print(arr_2d[1, :1])

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请阅读下面一段代码： arr_2d=np.array([[11,20,13],[14,25,16],[27,18,9]]) print(arr_2d[1,:1])以上代码输出的结果为（）。 A.[14] B.[25] C.[14,25] D.[20,25]

factor_arr_expdim = np.expand_dims(x_image_matrices, axis=-1) factor_arr_ml = np.concatenate(factor_arr_expdim, axis=-1)如何将一维数组转为二维数组

import numpy as np arr2d =np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print (arr2d[:2])

mean_arr = np.mean(report_arr[:, 1:], axis=0)出现too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

请阅读下面一段程序： arr2d = np.empty((4, 4)) for i in range(4): arr2d[i] = np.arange(i, i + 4)

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将下列的array 转换成一个2x5的2维数组 (10 points) # arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

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ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[9.].

Expected 2D array, got 1D array instead: array=[2022.]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 报错

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.07836865 0.09031832 0.07590125].

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