如何对numpy数组中所有的数乘以0.9得到新的numpy数组
时间: 2024-09-06 21:08:21 浏览: 47
要对numpy数组中的所有元素乘以0.9并创建一个新的numpy数组,你可以使用numpy的广播机制或者直接进行元素级别的乘法操作。这里给出两种方法:
1. 使用numpy的广播功能[^1]:
```python
import numpy as np
# 原始数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# 创建新数组,通过广播将0.9与原数组相乘
new_arr = arr * 0.9
print(new_arr) # 输出: array([ 0.9, 1.8, 2.7, 3.6, 4.5, 5.4, 6.3])
```
2. 直接对数组元素进行乘法:
```python
# 或者,如果你有一个列表作为输入,可以先转换为numpy数组
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
new_arr_list = [val * 0.9 for val in lst]
new_arr = np.array(new_arr_list)
print(new_arr) # 输出同上
```
在这两个示例中,`*`运算符会将0.9应用于数组中的每个元素。
相关问题
怎么向空的numpy数组中加入numpy数组
你可以使用numpy中的concatenate函数将两个numpy数组按照某个方向拼接起来,可以使用如下代码将一个numpy数组添加到另一个空的numpy数组中:
``` python
import numpy as np
# 空的numpy数组
empty_arr = np.empty([0, 3])
# 待添加的numpy数组
arr_to_add = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 在空的numpy数组中添加新的numpy数组
result = np.concatenate([empty_arr, arr_to_add])
```
当你运行这个代码时,你会得到一个形状为(2, 3)的numpy数组,其内容为:
```
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]]
```
希望这个回答能够帮到你!
python中numpy数组所有列翻转
在Python的NumPy库中,翻转数组的所有列可以通过切片操作来完成。NumPy数组支持非常灵活的切片操作,可以对数组的行和列进行各种索引和切片。翻转列的操作可以通过数组转置后,再进行行的切片来实现。具体步骤如下:
1. 使用`.T`属性或`transpose()`函数对数组进行转置,这样原来的行变成列,原来的列变成行。
2. 转置后,原来的每一列就变成了现在的每一行,此时可以使用切片操作来翻转每一行。
3. 对转置后的数组使用切片操作`[::-1]`来实现行的翻转,由于是转置后的数组,这个操作实际上就是对原数组列的翻转。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设有一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 转置数组,并翻转所有列(实际上是原数组的行翻转)
flipped_arr = arr.T[::-1]
print(flipped_arr)
```
这段代码会输出:
```
[[7 8 9]
[4 5 6]
[1 2 3]]
```
注意,这里的操作并不改变原数组`arr`,而是生成了一个新的数组`flipped_arr`,其中包含了原数组列的翻转。
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