要创建一个长度为20的数组，nearest_points = np.array( )

是的，你可以创建一个长度为 20 的数组，可以在括号中指定数组的形状和数据类型，或者直接指定数组的元素。以下是一些示例：

1. 创建一个长度为 20 的空数组，数据类型为整数：

nearest_points = np.array([], dtype=int).reshape((20,))

2. 创建一个长度为 20 的数组，元素为从 0 到 19 的整数：

nearest_points = np.array(range(20))

3. 创建一个长度为 20 的数组，元素为 1：

nearest_points = np.ones((20,))

4. 创建一个长度为 20 的数组，元素为随机数：

nearest_points = np.random.rand(20)

这些示例只是一些常见的方法，还有很多其他方式可以创建一个长度为 20 的数组。

相关问题

创建长度为20的空数组，nearest_points = np.array( )

要创建一个长度为 20 的空数组，可以使用以下方法之一：

1. 创建一个包含 20 个 None 值的数组：

nearest_points = np.array([None] * 20)

2. 创建一个包含 20 个空字符串的数组：

nearest_points = np.array([''] * 20)

3. 创建一个包含 20 个 NaN 值的数组：

nearest_points = np.array([np.nan] * 20)

4. 创建一个包含 20 个零的数组，然后将其转换为浮点数类型：

nearest_points = np.zeros(20, dtype=float)

这些示例只是一些常见的方法，还有很多其他方式可以创建长度为 20 的空数组。

standard_points = np.logspace(np.log10(0.1), np.log10(10), 20) # 使用了numpy库中的subtract.outer函数来计算每个数据点与参考点之间的差值， nearest_points = np.array([None] * 20) # 计算每个 xf 中的元素与所有 standard_points 的差距 diff_J = np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)) # 再使用argmin函数来找到差值最小的参考点的索引。最后，根据索引找到对应的参考点即可。 nearest_idx = np.argmin(diff_J, axis=1) nearest_points = xf[np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)).argmin(axis=1)] # 输出每个 xf 中的元素对应的标准点在原数组中的索引 print(nearest_idx) # 输出每个 xf 中的元素对应的标准点在原数组中的对应值 print(nearest_points)

这段代码是使用了 numpy 库中的 logspace() 函数生成一个从 0.1 到 10 的等比数列作为标准点 standard_points，然后计算每个 xf 中的元素与所有标准点之间的差距 diff_J，并找到差值最小的参考点的索引 nearest_idx。根据索引找到对应的参考点即可。其中，np.subtract.outer() 函数用于计算两个数组的外积，np.abs() 函数用于计算数组的绝对值，np.argmin() 函数用于找到数组中的最小值的索引，axis=1 表示在行方向上进行查找。最后，输出每个 xf 中的元素对应的标准点在原数组中的索引和对应值。