np。array用法
时间: 2023-11-20 17:40:19 浏览: 34
np.array是NumPy库中的一个函数,用于创建数组对象。它接受一个序列(比如列表或元组)作为输入,并返回一个NumPy数组。
下面是一些np.array的用法示例:
1. 创建一维数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr) # 输出: [1 2 3 4 5]
```
2. 创建二维数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
'''
输出:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
'''
```
3. 指定数组数据类型:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=float)
print(arr) # 输出: [1. 2. 3.]
```
4. 创建特定形状的数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], shape=(2,3))
print(arr)
'''
输出:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
'''
```
这只是np.array的一些基本用法,NumPy还提供了许多其他强大的功能和操作数组的方法。你可以参考NumPy的官方文档来了解更多信息。
相关问题
np.array的使用方法
np.array是numpy库中的一个函数,用于创建数组。可以通过传入一个列表或者元组来创建一个数组。例如,创建一个一维数组可以使用以下代码:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
```
创建一个二维数组可以使用以下代码:
```
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
```
还可以通过一些其他方式来创建数组,比如使用np.zeros或者np.ones等函数。numpy库的文档中有更详细的说明和示例。
np.array的用法
`numpy.array`是NumPy库中的核心数据结构,它是一个强大的多维数组,用于处理数值计算。使用`np.array`,你可以创建和操作一系列相同类型的元素,并且它提供了许多高效的数学运算功能。以下是一些基本的用法:
1. 创建数组:你可以直接传递列表、元组或类似的数据,`np.array()`会根据这些数据自动推断数据类型。
```python
import numpy as np
# 从列表创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
```
2. 数组形状:`array`的形状可以通过`shape`属性获取或改变。
```python
arr.shape # 输出: (5,)
arr.reshape(2, 2) # 改变形状为2x2
```
3. 数据类型:`dtype`属性显示数组的元素类型。
```python
arr.dtype # 输出: int64 或者 dtype('int64')
```
4. 数组操作:NumPy提供大量的数学函数和方法,如加法、乘法、索引、切片等。
```python
arr + 2 # 增加每个元素2
arr * arr # 数组的元素自乘
arr[0:3] # 获取前三个元素
```
5. 初始值和维度:可以指定初始值和维度来创建数组。
```python
arr = np.zeros((3, 3)) # 创建一个3x3全零矩阵
arr = np.ones((2, 2), dtype='float32') # 创建一个2x2全1的浮点型矩阵
```
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