arr=np.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]]) mask=np.array([1,0,1],dtype=np.bool_) print(arr[mask,2])什么意思
时间: 2023-10-05 15:12:09 浏览: 92
这段代码的输出结果是 `[3, 9]`。意思是从 numpy 数组 `arr` 中选取满足布尔型条件数组 `mask` 的行,再选取这些行中第三个元素(即索引为 2 的元素)组成的一维数组。其中 `mask` 的值为 `[True, False, True]`,表示选取 `arr` 中第一行和第三行,所以分别取出了它们对应的第三个元素 3 和 9。
相关问题
下列选项中,可创建一个2行3列数组的是() A. Arr=np.array([1,2,2]) B. Arr=np.array([1,2,3],[3,4,5]) C. Arr=np.array([1,2],[3,4]) D. Arr=np.ones((3,3))
正确答案是 D. Arr=np.ones((2,3))。可以使用 NumPy 库中的 ones() 函数创建指定大小的全1数组,传入一个元组作为参数,元组中指定数组的形状,例如传入 (2,3) 可以创建一个 2 行 3 列的数组。选项 A 中传入的参数只有一个,创建的是一个一维数组;选项 B 中传入的参数有两个,不符合语法规则;选项 C 中的数组形状是 2 行 2 列,不符合要求。
arr = np.array
arr = np.array是一个常见的Python代码,它使用了NumPy库中的array函数来创建一个多维数组。NumPy是一个用于科学计算的强大库,它提供了高性能的数值计算工具和数据结构。
通过np.array函数,我们可以将Python中的列表、元组或其他可迭代对象转换为NumPy数组。这样的数组可以是一维的,也可以是多维的。NumPy数组具有以下特点:
1. 具有相同数据类型的元素:NumPy数组中的所有元素必须具有相同的数据类型,这有助于提高计算效率。
2. 快速且节省内存:NumPy数组在内存中是连续存储的,因此可以快速访问和操作数组中的元素。
3. 提供了丰富的数学函数和操作:NumPy提供了许多用于数学计算和数组操作的函数,如求和、平均值、最大值、最小值等。
下面是一个示例代码,展示了如何使用np.array创建一个简单的一维数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5]
```