a=np.arange(9).reshape(3,3) 解释

时间: 2023-06-06 10:07:01 浏览: 116
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浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

：a是一个包含0到8共计9个整数的NumPy数组，通过reshape函数将其转换为3行3列的矩阵形式。具体地，数组a的值为： array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
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range_arr = np.arange(6).reshape(2, 3) linear_spaced = np.linspace(0, 10, 5) 2. **数组拼接与分割**: numpy.concatenate(), numpy.vstack(), numpy.hstack(), numpy.split(), numpy.array_split...
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Numpy机器学习基础库

- arange函数可以创建一个数值范围，reshape方法可以将这个范围的数组转换为多维数组。 - 可以在创建数组时指定dtype参数，显式地声明数组的数据类型。 ### 矩阵的属性和操作 - shape属性可以返回矩阵的行列...

1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___

array = np.arange(9).reshape(3,3) array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]] print(array) 输出结果为： [[1 0 2] [4 3 5] [7 6 8]] 7. 代码如下： python import numpy as np array = np.array...

用python完成以下操作（1）a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])（查看数组的维度，数组元素的个数）。 2）将a数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组 3）a=np.arange(9).reshape(3,3) b=np.arange(9).reshape(3,3) 将a、b数组水平合并，垂直合并，深度合并 4）将a数组水平拆分，垂直拆分，深度拆分 5）数组运算（与常的四则运算，与数组的四则运算，判断数组是否相等） a=np.arange(4,dtype=np.float32).reshape(2,2) b=np.arange(4,8,dtype=np.float32).reshape(2,2) 求a+2,a+b,a/b,a*b,判断数组a,b是否相等 6）对数组a求和、积、平均值、最大值、最小值、元素替换、方差、标准差

6）对数组a求和可以使用np.sum(a)，积可以使用np.prod(a)，平均值可以使用np.mean(a)，最大值可以使用np.max(a)，最小值可以使用np.min(a)，元素替换可以使用a[a>2]=0，方差可以使用np.var(a)，标准差可以使用np.std...

a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.random.random([7,3]) d = np.array([1,5,8,11,52,45,31]) c = np.concatenate([c,d],axis=-1) 按照c中的-1列代表的位置更新a的数值

解释一下，首先通过 b[:, 0] 获取 a 中最后一列对应的索引，因为 b 是按照顺序从 0 到 99 排列的，所以可以直接用 b 的值作为索引。然后再用这些索引从 c 中取出对应位置的数值，赋值给 a 的最后一列...

arr1=np.arange(10).reshape(2,5)和arr2=np.arange(15).reshape(3,5).分别水平和垂直arr1和arr2

arr2 = np.arange(15).reshape(3, 5) # 这表示 arr2 是一个3行5列的二维数组，包含了从0到14的数字。 **水平拼接 (Horizontal Concatenation):** 如果想要将这两个数组水平拼接在一起，即增加列数而不是行数，...

看看这个是为什么输出结果不一样A=np.arange(4).reshape(2,2) B= np.mat(np.arange(4).reshape(2,2))#生成矩阵对象 print(A*A) print(B*B)

当你使用np.arange(4).reshape(2,2)创建一个二维数组，并分别用A和B变量表示时，两者实际上都是NumPy的array对象，它们存储了同样的数据和形状，即一个2x2的矩阵： python A = np.arange(4).reshape(2,2...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

z1_projected = np.zeros_like(z1) # 绘制等高线图作为投影 ax.contour(X1_projected, Y1_projected, z1_projected, colors='black') 这将在原始三维图形下添加一个黑色的大半球投影。同样的方法也可以用于小...

9. 将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠

a = np.arange(10).reshape(2, -1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1) new_arr = np.hstack((a, b)) # 水平堆叠 print(new_arr) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]] ...

9. 将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠。

a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) result = np.hstack((a, b)) print(result) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]] 其中，hstack...

8. 将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)垂直堆叠

a = np.arange(10).reshape(2, -1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1) new_arr = np.vstack((a, b)) # 垂直堆叠 print(new_arr) 输出结果为： [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1]] ...

6.将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠；

a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) c = np.hstack((a,b)) print(c) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]] 解释：使用np.hstack()...

如何将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠？

可以使用np.hstack()函数将两...a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) c = np.hstack((a, b)) print(c) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]

# 8. 将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)垂直堆叠。

a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) result = np.vstack((a, b)) print(result) 输出结果为： [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1]] 其中，...

numpy 如何将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1,10).reshape(2,-1)水平堆叠？

可以使用 numpy 的 hstack ...a = np.arange(10).reshape(2, -1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1) c = np.hstack((a, b)) print(c) 输出结果为： [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1] [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

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