numpy数组的创建
1、什么是numpy
我们为什么需要学习numpy?
- 快速
- 方便
- 科学计算的基础库
numpy是个什么东东呢?
一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分PYTHON科学计算库的基础库,多用于在大型、多维数组上执行数值运算
2、numpy创建数组
copyimport numpy as np
# 使用numpy创建数组,得到ndarray的类型
t1 = np.array([1, 2, 3])
print(t1)
print(type(t1))
t2 = np.array(range(10))
print(t2)
print(type(t2))
t3 = np.arange(10)
print(t3)
print(type(t3))
t4 = np.arange(4, 10, 2)
print(t4)
print(type(t4))
[1 2 3]
<class 'numpy.ndarray'>[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
<class 'numpy.ndarray'>[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
<class 'numpy.ndarray'>[4 6 8]
<class 'numpy.ndarray'>
3、numpy中常见的更多数据类型
4、数据类型的操作
copyimport numpy as np
import random
# numpy中的数据类型
t1 = np.array(range(5), dtype="float32")
print(t1)
print(t1.dtype)
# numpy中的bool类型
t2 = np.array([0, 1, 1, 1, 0, 0], dtype="bool")
print(t2)
print(t2.dtype)
# 调整数据类型
t3 = t2.astype("int8")
print(t3)
print(t3.dtype)
# numpy中的小数
t4 = np.array([random.random() for i in range(10)])
print(t4)
print(t4.dtype)
# 保留固定位小数(此处保留2位小数)
t5 = np.round(t4, 2)
print(t5)
[0. 1. 2. 3. 4.]
float32[False True True True False False]
bool[0 1 1 1 0 0]
int8[0.47948998 0.92815333 0.5632366 0.23592923 0.51608841 0.7394076
0.44955187 0.12145028 0.56799712 0.18678703]
float64[0.48 0.93 0.56 0.24 0.52 0.74 0.45 0.12 0.57 0.19]
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 智能桌面机器人:用.NET IoT库控制舵机并多方法播放表情
· Linux glibc自带哈希表的用例及性能测试
· 深入理解 Mybatis 分库分表执行原理
· 如何打造一个高并发系统?
· .NET Core GC压缩(compact_phase)底层原理浅谈
· 手把手教你在本地部署DeepSeek R1,搭建web-ui ,建议收藏!
· 新年开篇:在本地部署DeepSeek大模型实现联网增强的AI应用
· Janus Pro:DeepSeek 开源革新,多模态 AI 的未来
· 互联网不景气了那就玩玩嵌入式吧,用纯.NET开发并制作一个智能桌面机器人(三):用.NET IoT库
· 【非技术】说说2024年我都干了些啥
2020-09-24 一题理解光滑曲线的意义