将 import numpy as np 改为 from numpy import array 后代码的变化
时间: 2023-10-04 16:03:33 浏览: 100
原来的代码:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
```
改变后的代码:
```
from numpy import array
a = array([1, 2, 3])
```
变化是将 numpy 的整个模块导入改为只导入其中的 array 函数。使用时直接调用 array 函数即可,不需要加上前缀 np.。
相关问题
from sklearn import datasets import numpy as np
```python
from sklearn import datasets
import numpy as np
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
# 将数据集转换为numpy数组
X = np.array(iris.data)
y = np.array(iris.target)
# 打印数据集的形状
print("X shape:", X.shape)
print("y shape:", y.shape)
```
这段代码演示了如何使用`sklearn`库中的`datasets`模块加载鸢尾花数据集,并将其转换为`numpy`数组。其中,`X`数组包含了数据集中的所有样本特征,`y`数组包含了所有样本的标签。通过`shape`属性可以查看数组的形状。
import numpy as np
import numpy as np 是Python中导入NumPy库的常用语句。NumPy是一个用于进行科学计算的强大库,它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。通过导入NumPy库并将其命名为np,我们可以使用NumPy提供的各种功能和方法。
以下是一个演示如何导入NumPy库并使用的例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a) # 输出:[1 2 3 4]
```
在这个例子中,我们首先使用import numpy as np导入了NumPy库,并将其命名为np。然后,我们使用np.array()函数创建了一个一维数组a,并将其打印出来。