Python中Numpy的np.array详解

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python中Numpy的np.array详解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

np.array 用于创建一个新的NumPy数组对象。其语法如下:

np.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
  • object:任何可用于初始化新数组的对象,例如列表、元组、数组等。
  • dtype:新数组的数据类型。如果未指定,则会从输入对象中推断数据类型。
  • 其他参数允许进一步控制新数组的创建。

返回一个新的NumPy数组。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-719834.html

示例

import numpy as np 

a = np.array([1, 2, 3, 4]) 
# a = array([1, 2, 3, 4]) 

b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
# b = array([[1, 2], 
           # [3, 4]])

到了这里,关于Python中Numpy的np.array详解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python | NumPy | numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array

    本文简要概括出现类似于 numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array with shape (370, 370) and data type float64 报错信息的原因及解决方法。 更新:2023 / 2 / 4 主要原因是电脑 RAM 内存不足,因为需要处理的数据量太大,GPU性能不够,存在内存溢出现象 1 ’ 2 。 参考这里

    2023年04月09日
    浏览(38)
  • numpy抽样函数 np.random.choice用法详解

    顾名思义,抽样函数,定义如下: 参数说明: a :待抽样的样本(一维数组或整数) size: 输出大小,默认返回单个元素 replace : 抽样后的元素是否可重复,默认是 p: 每个样本点被抽样的概率,默认均匀抽样 举例如下: 从[1,2,3,4,5]中随机抽三个元素,可重复,概率分别为[0.1,

    2024年02月15日
    浏览(33)
  • 【python】numpy的array数组与pandas的DataFrame表格互相转换(图文代码超详细)

    目录 0.环境 1.array数组和DataFrame表格的简单介绍 2.转换方式详解(代码) 0)前提:【需注意】 1)array转化为DataFrame 2)DataFrame转化为array  3)完整代码 windows + jupyter notebook测试代码 + python语言 首先我们要知道, array 类型的数组是来自于 numpy 库, 而 DataFrame 类型的表格是来自

    2024年02月11日
    浏览(29)
  • 【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十二):NumPy详解:4、数组广播;5、排序操作

    目录 一、前言 二、实验环境 三、NumPy 0、多维数组对象(ndarray) 多维数组的属性 1、创建数组 2、数组操作 3、数组数学 4、数组广播 5、排序操作 1. np.sort() 函数 2. np.argsort() 函数 3. ndarray.sort() 方法 4. 按列或行排序 5. np.lexsort() 函数 6. np.partition() 函数 7. np.argpartition() 函

    2024年02月08日
    浏览(51)
  • Python Numpy 关于 linspace()函数 使用详解(全)

    用plt画图的时候,偶尔会看到这个函数的出现,索性直接深入源码实战进行复现 主要功能 :在线性区域中生成等间距的序列,原先在Numpy中可以用 numpy.arange() ,但对于浮点数会有精度丢失,因此 linspace() 对于浮点数比较友好。适当的参数,两者都可选择。 具体源码: numpy

    2024年02月05日
    浏览(39)
  • python通过ctypes传参numpy给c语言函数

    gcc -o demo.so -std=c++11 -shared -fPIC demo.c  python3 main.py 概述: 示例实现了numpy数组加上100并通过另外的数组的指针获取返回值。主要过程是 numpy数组转换成c_void_p类型,然后传参给c语言函数,c语言函数中指针强转到需要的数据类型,然后再处理。这样即可改变numpy数组中的数值实

    2024年02月12日
    浏览(28)
  • numpy np.savetxt()的使用

    前言 使用numpy将数据保存为txt文件,并且保留所需要的位数 X : 要保存的数据 fmt :  保留的有效数字位数 delimiter : 每列的填充字符 代码如下(示例):       输出为科学计数法: 如果要每列保存不同的格式怎么办?比如像下面这样  前三列要保留小数点后4位小数  后三列保

    2024年02月11日
    浏览(31)
  • np.sin( )函数 (Numpy库)

    np.sin(a)函数:对a中元素取正弦值。a可以是ndarray数据也可以是单个数据。 当a是单个数据时,np.sin(a)返回一个数据。 当a是ndarray数据时,np.sin(a)返回一个ndarray。 在上文中的np.pi表示π,但是它不可能那么精确真的是π,因此sin(np.pi)计算机计算出来不是准确的零,而是无限接近于

    2024年02月16日
    浏览(29)
  • 玩转Numpy——np.ravel()的使用

    numpy中的ravel函数的作用是让多维数组变成一维数组 numpy.ravel() 下面演示一下二维和三维数组的ravel操作,多维数组的ravel操作与其类似 eg:  ravel函数的功能是将原数组拉伸成为一维数组 建议收藏,以便下次查阅方便

    2024年02月13日
    浏览(28)
  • 解决numpy模块没有‘np.bool’

    numpy在1.20版本就弃用了np.bool,需要使用bool或者np.bool_替代。 (以下为个人小实验验证,上面就已经可以解决问题了) 以下是使用了1.20版本的numpy后出现的提示    将1.20版本的numpy从np.bool改为 bool 或者 np.bool_ 如下,就没有包warning 如果使用大于1.20版本的numpy然后使用np.bool 会报

    2024年02月16日
    浏览(27)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包