np.loadtext得到的结果是narray类型吗
时间: 2024-02-24 08:59:50 浏览: 17
是的,`numpy.loadtxt()` 函数返回一个 `ndarray` 数组类型。这个函数是用来从文本文件中读取数据并将其存储为数组。例如,如果你使用以下代码加载一个名为 `data.txt` 的文本文件:
``` python
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt')
```
那么 `data` 将是一个 `ndarray` 数组类型。你可以使用 `type(data)` 来检查它的类型。
相关问题
np.array[np.array]
`np.array[np.array]` 表示的是一个二维的 NumPy 数组,其中每个元素也是一个 NumPy 数组。可以看作是一个由 NumPy 数组构成的矩阵。可以通过索引方式来获取其中的元素,例如 `array` 表示获取矩阵中第一行第二列的元素。
需要注意的是,要使用 `np.array` 创建二维数组,需要提供一个二维列表,例如 `np.array([[1, 2], [3, 4]])` 表示创建一个 2x2 的数组。同时,NumPy 还提供了许多对于二维数组的操作和函数,例如可以使用 `np.transpose` 函数来对矩阵进行转置,使用 `np.dot` 函数进行矩阵乘法等。
np.mat和np.array的区别
np.mat和np.array都是numpy库中的数组类型,但是它们有一些区别:
1. np.mat是矩阵类型,而np.array是数组类型。矩阵和数组在数学上有一些不同的定义和运算规则。
2. np.mat只能是二维的,而np.array可以是多维的。
3. np.mat的乘法运算符*表示矩阵乘法,而np.array的*表示逐元素相乘。
4. np.mat的转置操作是.T,而np.array的转置操作是.transpose()或者.T。
5. np.mat可以使用matlab风格的索引方式,如A[1,2]表示矩阵A的第1行第2列元素,而np.array使用python风格的索引方式,如A[1][2]表示数组A的第2行第3列元素。
总的来说,np.mat适合处理矩阵运算,而np.array适合处理数组运算。
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