抄写下面的程序,并说明重要语句的作用: import numpy as np array = np.arange(5) #左闭右开[0,5) print(array) #[0 1 2 3 4] array = np.arange(1, 5) #左闭右开[1,5) print(array) #[1 2 3 4] array = np.arange(0, 1, 0.1) print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
时间: 2024-01-20 21:02:24 浏览: 27
代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(5)
print(array) #[0 1 2 3 4]
array = np.arange(1, 5)
print(array) #[1 2 3 4]
array = np.arange(0, 1, 0.1)
print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
```
重要语句的作用:
- `import numpy as np`:导入 NumPy 库并使用 `np` 作为别名。
- `array = np.arange(5)`:生成一个长度为 5 的一维数组,数组元素为 [0,5) 内的整数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
- `array = np.arange(1, 5)`:生成一个长度为 4 的一维数组,数组元素为 [1,5) 内的整数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
- `array = np.arange(0, 1, 0.1)`:生成一个长度为 10 的一维数组,数组元素为 [0,1) 范围内以 0.1 为步长的浮点数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
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import numpy as np array = np.arange(5) #左闭右开[0,5) print(array) #[0 1 2 3 4] array = np.arange(1, 5) #左闭右开[1,5) print(array) #[1 2 3 4] array = np.arange(0, 1, 0.1) print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
这段代码是使用 NumPy 库中的 arange 函数生成一些数组,并将其打印输出。下面是这段代码的解释:
```python
import numpy as np
# 生成一个长度为 5 的一维数组,数组元素为 [0,5) 内的整数
array = np.arange(5)
print(array) # [0 1 2 3 4]
# 生成一个长度为 4 的一维数组,数组元素为 [1,5) 内的整数
array = np.arange(1, 5)
print(array) # [1 2 3 4]
# 生成一个长度为 10 的一维数组,数组元素为 [0,1) 范围内以 0.1 为步长的浮点数
array = np.arange(0, 1, 0.1)
print(array) # [0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
```
其中,重要的是 arange 函数的参数含义:
- 当只有一个参数时,参数值为数组的长度,生成的数组元素为 [0, 数组长度) 内的整数。
- 当有两个参数时,第一个参数为数组元素的起始值,第二个参数为数组元素的终止值(不包括该值),生成的数组元素为 [起始值, 终止值) 内的整数。
- 当有三个参数时,第一个参数为数组元素的起始值,第二个参数为数组元素的终止值(不包括该值),第三个参数为数组元素的步长,生成的数组元素为 [起始值, 终止值) 内以步长为间隔的浮点数。
import numpy as np a=np.arange(5) np.save('get.npy',a)
这段代码使用 NumPy 库创建一个长度为 5 的一维数组 a,并将其保存为名为 get.npy 的文件。可以使用以下代码读取该文件并将其存储在数组 b 中:
```
import numpy as np
b = np.load('get.npy')
print(b)
```
输出结果为:`[0 1 2 3 4]`,即数组 a 中的元素。