numpy array 均分

你可以使用NumPy库中的`numpy.array_split()`函数来对NumPy数组进行均分。该函数可以将一个数组分割为指定的均等大小的子数组。

下面是一个示例代码，展示如何使用`numpy.array_split()`函数来对数组进行均分：

import numpy as np

# 创建一个包含10个元素的一维数组
arr = np.arange(10)

# 将数组均分为3个子数组
split_arr = np.array_split(arr, 3)

# 打印每个子数组
for sub_arr in split_arr:
    print(sub_arr)

输出结果为：

[0 1 2]
[3 4 5]

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numpy array最小值

要获取numpy array的最小值，可以使用numpy的min函数。以下是获取numpy array最小值的方法：

import numpy as np

# 创建ndarray
score = np.array([[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69], [76, 87, 75, 67, 86], [70, 79, 84, 67, 84], [94, 92, 93, 67, 64], [86, 85, 83, 67, 80]])

# 获取最小值
min_value = np.min(score)

# 输出最小值
print("numpy array的最小值为:", min_value)

输出结果为：

numpy array的最小值为: 64

所以，numpy array的最小值为64。

，numpy array

NumPy数组，全称Numerical Python Array，是Python的一个重要科学计算库提供的核心数据结构。它是一个强大的多维数组对象，可以存储同类型的元素，并提供了大量的数学函数来处理这些数组。NumPy数组的主要特点包括：

1. **高效内存管理**：NumPy数组在内存中是连续存放的，这使得对数组元素的操作非常快速，适合大数据处理。

2. **广播机制**：当两个数组形状不同时，NumPy会自动调整较小的数组使其形状适应较大的数组，进行元素对应运算。

3. **向量化操作**：NumPy支持向量化操作，即一次对整个数组进行计算，而不是逐个元素，提高了计算效率。

4. **兼容Pandas**：Pandas库的数据结构DataFrame底层就是基于NumPy数组构建的。

使用NumPy创建数组，你可以通过`np.array()`函数，提供一组数据或列表作为输入。例如：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
# 或者创建二维数组
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])