np.array（）使用方法

np.array()是NumPy库中的一个函数，它用于创建NumPy数组对象。使用np.array()可以将Python中的序列（如列表、元组等）转换为NumPy数组对象。以下是一些np.array()的使用方法：

1. 创建一维数组：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)

输出结果：[1 2 3 4 5]

2. 创建二维数组：

import numpy as np
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)

输出结果：
[[1 2 3]
[4 5 6]]

3. 创建特定类型的数组：

import numpy as np
c = np.array([1, 2, 3], dtype = complex)
print(c)

输出结果：[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]

4. 创建一个全0或全1的数组：

import numpy as np
d = np.zeros((3,4))
print(d)

输出结果：
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]

e = np.ones((2,3))
print(e)

输出结果：
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]

相关问题

np.array(0) / np.array(0) np.array(0) // np.array(0) np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)

这些代码片段都是使用了NumPy库的操作。NumPy是Python中用于科学计算的一个基础包，提供了高性能的多维数组对象以及这些数组的操作工具。

1. `np.array(0) / np.array(0)`：这里创建了两个包含单个元素0的数组，并尝试对它们进行除法操作。由于数学上任何数除以0都是未定义的，所以这个操作的结果会抛出一个`RuntimeWarning`警告，并且返回一个包含`NaN`（Not a Number，非数字）的数组，因为`NaN`是表示不确定值的特殊浮点数值。

2. `np.array(0) // np.array(0)`：这里同样创建了两个包含单个元素0的数组，并尝试对它们进行整数除法操作。整数除法与普通除法不同的是，它会向下取整到最接近的整数。然而，由于0除以0同样是未定义的，这个操作同样会抛出`RuntimeWarning`警告，并且返回一个包含`NaN`的数组。

3. `np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)`：这里首先创建了一个包含`NaN`值的数组，然后尝试先将其转换为整数类型，再转换为浮点类型。由于`NaN`不是整数，所以在尝试转换到整数类型时会失败，并且返回一个包含`NaN`的数组，因为`NaN`保持不变。然后，当这个包含`NaN`的数组被转换回浮点类型时，它仍然包含`NaN`值。

import numpy as np np.array(0)/np.array(0) np.array(0)//np.array(0) np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)

当你运行 `import numpy as np` 后，你引入了NumPy库并给它起了别名 np，这是一个广泛用于科学计算的Python库。

接下来的三个表达式分别对应：

1. `np.array(0)/np.array(0)`：当你尝试将两个全零的数组相除时，这会导致一个 "ZeroDivisionError"，因为除数为零在数学上是未定义的。在NumPy中也是如此，它不会隐式地处理这种边界情况。

2. `np.array(0)//np.array(0)`：这里的“//”表示地板除（integer division），即返回两个数组元素的最大公约数的整数值。由于都是0，地板除的结果将是0，不会报错。

3. `np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)`：首先，`np.nan` 表示 Not a Number，是一个特殊的浮点值用来标记缺失的数据。将 `[np.nan]` 转换为整数类型会丢失精度，因为NaN无法转换为整数，所以会保持不变。接着再将其转换回 float 类型，nan 仍然存在。所以最终数组的内容会是 `array([nan])`。