np.arange.reshape

时间: 2023-08-22 20:11:26 浏览: 92
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np.arange.reshape是一个错误的语法。正确的语法应该是arr.reshape()，其中arr是一个NumPy数组。arr.reshape()用于改变数组的形状。可以通过指定行数和列数来改变数组的形状，也可以通过指定一个维度为-1来自动计算另一个维度的大小。例如，arr.reshape(4,-1)将arr变成4行的格式，列数自动计算；arr.reshape(8,-1)将arr变成8行的格式，列数自动计算。但是，如果指定的形状无法满足数组的大小要求，将会引发ValueError错误。例如，arr.reshape(10,-1)将无法将arr的大小为16的数组变成10行的格式。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [numpy函数:arange(),reshape()用法,](https://blog.csdn.net/chinacmt/article/details/78548420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [numpy Reshape 用法](https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/88218457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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numpy.array 操作使用简单总结

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np.arange(12).reshape(3,4)和np.arange(12).reshape((3,4))的区别

np.arange(12).reshape(3,4) 和 np.arange(12).reshape((3,4)) 都是将 0 到 11 的整数序列重新排列成一个 3 行 4 列的二维数组。其中，np.arange(12) 是一个一维数组，表示从 0 开始，步长为 1，共有 12 个元素的...

1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___

a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array = np.hstack((a, b)) print(array) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]] 6. 代码如下： ...

arr1=np.arange(10).reshape(2,5)和arr2=np.arange(15).reshape(3,5).分别水平和垂直arr1和arr2

arr1 = np.arange(10).reshape(2, 5) # 这意味着 arr1 是一个2行5列的二维数组，包含了从0到9的数字。 arr2 = np.arange(15).reshape(3, 5) # 这表示 arr2 是一个3行5列的二维数组，包含了从0到14的数字。 **...

看看这个是为什么输出结果不一样A=np.arange(4).reshape(2,2) B= np.mat(np.arange(4).reshape(2,2))#生成矩阵对象 print(A*A) print(B*B)

当你使用np.arange(4).reshape(2,2)创建一个二维数组，并分别用A和B变量表示时，两者实际上都是NumPy的array对象，它们存储了同样的数据和形状，即一个2x2的矩阵： python A = np.arange(4).reshape(2,2...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

z1_projected = np.zeros_like(z1) # 绘制等高线图作为投影 ax.contour(X1_projected, Y1_projected, z1_projected, colors='black') 这将在原始三维图形下添加一个黑色的大半球投影。同样的方法也可以用于小...

补全找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) max_num=___

可以使用numpy的amax函数来...array = np.arange(9).reshape(3,3) max_num = np.amax(array, axis=1) print(max_num) 输出结果为： [2 5 8] 其中，np.amax函数中的axis参数为1表示沿着每一行找最大值。

df5=pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5)) s1=pd.Series(np.arange(3)) df5.sub(s1,axis=1)

这段代码创建了一个名为 df5 的 DataFrame，其中包含一个 2x5 的数组。然后，它创建了一个名为 s1 的 Series，包含一个长度为 3 的数组。最后，它使用 sub 函数将 s1 沿着列的方向（axis=1）从 df5 中减去。...

用python完成以下操作（1）a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])（查看数组的维度，数组元素的个数）。 2）将a数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组 3）a=np.arange(9).reshape(3,3) b=np.arange(9).reshape(3,3) 将a、b数组水平合并，垂直合并，深度合并 4）将a数组水平拆分，垂直拆分，深度拆分 5）数组运算（与常的四则运算，与数组的四则运算，判断数组是否相等） a=np.arange(4,dtype=np.float32).reshape(2,2) b=np.arange(4,8,dtype=np.float32).reshape(2,2) 求a+2,a+b,a/b,a*b,判断数组a,b是否相等 6）对数组a求和、积、平均值、最大值、最小值、元素替换、方差、标准差

6）对数组a求和可以使用np.sum(a)，积可以使用np.prod(a)，平均值可以使用np.mean(a)，最大值可以使用np.max(a)，最小值可以使用np.min(a)，元素替换可以使用a[a>2]=0，方差可以使用np.var(a)，标准差可以使用np.std...

补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) print((a+b).______())

可以使用 count() 方法来...print((a + b).count().sum()) 其中，count() 方法返回的是一个 Series，它的每个元素代表了对应列中的非缺失值数量，最后通过 sum() 方法将所有列的非缺失值数量相加得到总数。

np.arange().reshape()

这是使用NumPy库中的arange()函数生成一维数组，然后使用reshape()函数对其进行形状重构的操作。具体来说，arange()函数会按照指定的起始值、终止值和步长生成一个一维数组，而reshape()函数则会按照指定的形状把该...

交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列；交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第0行和第2行； （a8 = a8[:,[1,0,2]]）#列的交换

交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列可以使用以下代码进行操作： a8 = np.arange(9).reshape(3,3) a8[:,[1,0,2]] = a8[:,[2,1,0]] 交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第0行和第2行可以使用以下...

程序执行报错ValueError: too many values to unpack (expected 2)，im1 = Image.open('skeleton_median.bmp') im2 = Image.open('binary_high.bmp') arr1 = np.array(im1) arr2 = np.array(im2) # 获取矩阵形状 h, w = arr1.shape # 创建坐标矩阵 x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))) # 将两个矩阵合并为一个矩阵 mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) # 保存矩阵为txt文件 np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f')

x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))) mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) np.savetxt('mat.txt', mat, ...

a=np.arange(8).reshape(2,4)，np.hsplit(a,2)

a = np.arange(8).reshape(2,4) print("原数组a：") print(a) print("水平切割后的数组列表：") print(np.hsplit(a,2)) 输出结果为： 原数组a： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]] 水平切割后的数组列表： [array([...

a=np.arange(8).reshape(2,4)，np.wsplit(a,2)

因此，对于代码 a=np.arange(8).reshape(2,4)，np.wsplit(a,2)，会出现以下错误： ValueError: hsplit only works on arrays of 1 or more dimensions 这是因为 a 是一个 2 行 4 列的二维数组，不能...

python np.arange().reshape()

例如，np.arange(0, 10, 1)会生成一个从0到9（不包含10）的整数数组。 而reshape()函数则是用于改变数组的形状（即维度）。它可以将一维数组转换成多维数组，或者调整给定数组的大小，前提是要保持总的元素数量...

a=np.arange(8).reshape(2,4),np.hsplit(a,2)返回值是

np.hsplit(a, 2) 会将 a 沿着列的方向平均分成两份，即分为左右两部分。分割后得到的两个数组分别为： - 左侧数组：包含原数组的第 1、2列，形状为 2 行 2 列。 - 右侧数组：包含原数组的第 3、4列，形状为 2 ...

x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy

这段代码的作用是创建一个平面网格，其中x和y的取值...其中，np.meshgrid()函数用于生成一个二维数组，np.arange()函数用于生成一个以0为起点，以指定长度为终点的等差数列。np.savetxt()函数用于将数据保存到文件中。

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