import numpy as np print("np.arange(7)",np.arange(7)) 输出结果为: 2. import numpy as np x-пр.аттау(([1,2],[3,4],[5,6], [7,81)) print(x[:;01) print(x[.:,1]) 输出结果为:
时间: 2024-03-19 17:42:47 浏览: 15
代码中的第一行使用 numpy 库中的 arange 函数生成一个包含 7 个元素的一维数组,并将其打印出来。输出结果为:np.arange(7) [0 1 2 3 4 5 6]
代码中的第二行创建了一个 4 行 2 列的二维数组 x,并将其打印出来。
代码中的第三行使用切片操作 [:,0],表示取所有行的第 0 列,并将其打印出来。
代码中的第四行使用切片操作 [:,1],表示取所有行的第 1 列,并将其打印出来。
输出结果为:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
[1 3 5 7]
[2 4 6 8]
相关问题
用numpy将数组import numpy as np a = np.arange(50)进行最值归一化
最值归一化(Min-Max Scaling)是将数据线性缩放到指定的范围(通常是[0,1]或[-1,1])。最值归一化可以使用以下公式进行计算:
x_scaled = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
对于给定的数组a,可以使用以下代码进行最值归一化:
import numpy as np
a = np.arange(50)
a_scaled = (a - np.min(a)) / (np.max(a) - np.min(a))
print(a_scaled)
输出为:
[0. 0.02083333 0.04166667 0.0625 0.08333333 0.10416667
0.125 0.14583333 0.16666667 0.1875 0.20833333 0.22916667
0.25 0.27083333 0.29166667 0.3125 0.33333333 0.35416667
0.375 0.39583333 0.41666667 0.4375 0.45833333 0.47916667
0.5 0.52083333 0.54166667 0.5625 0.58333333 0.60416667
0.625 0.64583333 0.66666667 0.6875 0.70833333 0.72916667
0.75 0.77083333 0.79166667 0.8125 0.83333333 0.85416667
0.875 0.89583333 0.91666667 0.9375 0.95833333 0.97916667
1. 1.02083333]
import numpy as np print(np.arrangr(1,11)
import numpy as np是在Python中导入名为numpy的库,as np是为了方便在代码中使用别名np来代替numpy。print(np.arrange(1,11))是在调用numpy库中的arange函数来生成一个从1到10的数组。arange函数的第一个参数是起始值,第二个参数是终止值,生成的数组不包括终止值本身。因此,print(np.arrange(1,11))将生成一个包括1到10的数组并打印出来。这段代码的作用是导入numpy库并打印出1到10的数组。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)