numpy数组

NumPy（Numerical Python的简称）是一个用于数值计算的Python库，它提供了高效的多维数组对象和相关工具。在NumPy中，多维数组被称为ndarray（N-dimensional array），它是一个由相同类型的元素（通常是数字）组成的表格（grid），可以使用整数索引访问。NumPy中的数组比Python的内置列表更加高效，尤其是当处理大量数据时。

以下是创建NumPy数组的一些例子：

1. 从Python列表创建数组

import numpy as np

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
arr1 = np.array(list1)
print(arr1)  # [1 2 3 4 5]

2. 使用NumPy提供的函数创建数组

import numpy as np

arr2 = np.zeros((3, 4))  # 3行4列的全0数组
arr3 = np.ones((2, 2))  # 2行2列的全1数组
arr4 = np.random.rand(3, 2)  # 3行2列的随机数数组
print(arr2)
print(arr3)
print(arr4)

输出结果：

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]
[[1. 1.]
 [1. 1.]]
[[0.65143868 0.26561758]
 [0.98749886 0.17547984]
 [0.48932781 0.39623253]]

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怎么向空的numpy数组中加入numpy数组

你可以使用numpy中的concatenate函数将两个numpy数组按照某个方向拼接起来，可以使用如下代码将一个numpy数组添加到另一个空的numpy数组中：

import numpy as np

# 空的numpy数组
empty_arr = np.empty([0, 3])

# 待添加的numpy数组
arr_to_add = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 在空的numpy数组中添加新的numpy数组
result = np.concatenate([empty_arr, arr_to_add])

当你运行这个代码时，你会得到一个形状为(2, 3)的numpy数组，其内容为:

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

希望这个回答能够帮到你！

numpy数组怎么转numpy的数组

这个问题不太清楚您的意思。numpy数组和numpy的数组是同一个东西。如果您想将一个Python列表转换为numpy数组，可以使用numpy.array()函数。例如：

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)

输出：

[1 2 3 4 5]