python numpy array数组
时间: 2023-10-15 21:07:13 浏览: 53
Python中的NumPy库是用于科学计算的重要工具,其中包含了处理多维数组的功能。可以使用NumPy库创建和操作数组,例如通过np.array()函数传入可迭代对象来创建数组。可以使用该函数传入一个列表或元组等作为参数,如np.array([0, 1, 2, 3, 4])可以创建一个包含这些元素的一维数组,而np.array([[11, 12, 13],[21, 22, 23]])则可以创建一个2*3的二维数组。还可以通过指定数据类型,例如np.array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=float)可以创建一个包含浮点数的数组。
此外,NumPy还提供了许多数学函数来操作数组。例如,可以使用np.sin()函数对一维数组中的所有元素进行求正弦值,使用np.cos()函数求二维数组中的所有元素的余弦值。可以使用np.round()函数进行四舍五入,np.ceil()函数向上取整,等等。
总之,Python中的NumPy库提供了丰富的功能来创建、操作和处理数组,使得在科学计算和数据分析中更加方便和高效。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python中找出numpy array数组的最值及其索引方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38640830/12869491)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python数据分析之numpy数组全解析](https://blog.csdn.net/weixin_30851409/article/details/101717473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【Python】numpy——数组array](https://blog.csdn.net/fftx_00/article/details/122265623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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