创建ndarry对象

创建NumPy数组（ndarray）通常有两种方式：直接使用`numpy.array()`函数或使用NumPy提供的专门函数如`zeros()`、`ones()`、`empty()`等。

1. **使用`array()`函数**:

   import numpy as np
   # 使用列表创建二维数组
   arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   
   # 或者指定数据类型和形状
   arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32, shape=(3,))

2. **使用专用函数**:
- `zeros()`: 初始化全零数组

     zeros_arr = np.zeros((5, 5))

- `ones()`: 初始化全一数组

     ones_arr = np.ones((3, 3), dtype=bool)

- `empty()`: 未初始化的内存，元素值取决于随机数生成器

     empty_arr = np.empty((2, 4))

创建ndarray后，你可以对其进行各种数学运算和索引操作，因为它们提供了高效的数值计算功能。

相关问题

用arange函数创建ndarry对象arr1，arr1内的元素为[0 2 4 6 8]；

好的，我可以回答这个问题。使用arange函数可以创建一个ndarray对象，可以指定起始值、终止值和步长。要创建一个元素为[0 2 4 6 8]的ndarray对象，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr1 = np.arange(0, 10, 2)

这将创建一个名为arr1的ndarray对象，其中包含从0开始，每隔2个元素取一个，直到小于10的所有整数。因此，arr1的元素为[0 2 4 6 8]。

创建ndarry对象arr，为（4，5），值为顺序整数1到20，将数组按行进行纵向（按行）分割，生成两个新数组并输出，用Pycharm写

好的，让我来回答你的问题。以下是创建ndarray对象arr的代码：

import numpy as np

arr = np.arange(1, 21).reshape(4, 5)

接下来，我们可以使用`np.vsplit()`函数将数组按行进行纵向分割，生成两个新数组并输出：

new_arr1, new_arr2 = np.vsplit(arr, 2)

print("New array 1:\n", new_arr1)
print("New array 2:\n", new_arr2)

这样就可以得到两个新数组，分别为：

New array 1:
 [[1 2 3 4 5]
  [6 7 8 9 10]]

New array 2:
 [[11 12 13 14 15]
  [16 17 18 19 20]]

希望这个回答能够帮到你！