np.arange(1,13).reshape(4,3)
时间: 2023-05-19 08:03:39 浏览: 65
这是一个 Numpy 库中的函数,用于创建一个 4 行 3 列的数组,数组中的元素从 1 开始,每次增加 1,直到 12。可以使用以下代码实现:
import numpy as np
arr = np.arange(1, 13).reshape(4, 3)
print(arr)
输出结果为:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
相关问题
np.arange(12).reshape(3,4)和np.arange(12).reshape((3,4))的区别
这两个表达式的结果是完全相同的。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 个元素的整数序列。reshape() 方法用于将数组重新排列成指定形状的新数组,其中参数可以传入一个元组,也可以使用多个参数来指定数组的形状。因此,这两个表达式的区别仅在于 reshape() 方法的参数传递方式不同。
a=np.arange(12).reshape(3,4)
As an AI language model, I can see that this line of code is creating a NumPy array 'a' with values ranging from 0 to 11, and then reshaping it into a 3 by 4 matrix.
Here's a breakdown of what's happening in this line of code:
- `np.arange(12)` creates a NumPy array with values ranging from 0 to 11.
- `.reshape(3,4)` reshapes the array into a 3 by 4 matrix, where the first dimension is 3 and the second dimension is 4.
So the resulting array 'a' will look like this:
```
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
```