arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr_str = np.array2string(arr)

这段代码使用 NumPy 库中的 `array` 函数创建了一个二维数组 `arr`，其中包含了四个整数。然后使用 `array2string` 函数将这个数组转换为字符串格式 `arr_str`。

具体来说，`array2string` 函数可以将一个 NumPy 数组转换为字符串表示形式，其中可以指定输出格式、分隔符、前缀、后缀等参数。如果不指定任何参数，则默认使用方括号表示数组，每个元素之间用逗号分隔。

在这个例子中，`arr_str` 的值为字符串 "[[1 2]\n [3 4]]"，它表示一个二维数组，其中第一行为 [1, 2]，第二行为 [3, 4]。注意，这个字符串中包含了换行符 `\n`，以及每个元素周围的空格。

相关问题

report_arr = np.array([list(map(float, sublist.split())) if isinstance(sublist, str) else sublist for sublist in report])出现could not convert string to float: 'precision'的错误

这个错误可能是因为在 `report` 列表中存在一个字符串 `'precision'`，导致无法将其转换为浮点数。你可以使用 `try...except` 块来捕获该错误并处理它，例如：

report_arr = []
for sublist in report:
    try:
        if isinstance(sublist, str):
            arr = list(map(float, sublist.split()))
            report_arr.append(arr)
        else:
            report_arr.append(sublist)
    except ValueError:
        report_arr.append(sublist)
report_arr = np.array(report_arr)

这个版本的代码会在出现错误时直接跳过该子列表，然后继续处理下一个子列表，这样就能避免该错误了。

TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

这个错误通常是由于在使用 `numpy.ndarray.__format__()` 方法时，传递了不支持的格式字符串。要解决这个问题，你需要检查使用了哪些格式字符串，并确保它们是支持的。通常，这个错误出现的原因是在使用 `numpy.ndarray` 对象的字符串格式化时，使用了 `%` 运算符，但格式字符串不正确。例如，以下代码会导致这个错误：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print("%s" % arr)

正确的做法是使用 `numpy.ndarray` 对象的 `str()` 或 `repr()` 方法来获取字符串表示，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(str(arr))

或者：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(repr(arr))

这样可以避免使用不支持的格式字符串。