创建数组时,可以使用ndmin参数定义维度数。创建一个具有 5 个维度的数组,并验证它是否具有 5 个维度:import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)print(arr)print('维度是:', arr.ndim)执行结果:[[[[[1 2 3 4]]]]]维度是 : 5
回答于 2022-06-06 16:27
import numpy as npa = np.array(42)b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])print(a.ndim)print(b.ndim)print(c.ndim)print(d.ndim)执行结果:0123
回答于 2022-06-06 16:24
import numpy as nparr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])print(arr)执行结果:[[[1 2 3] [4 5 6]] [[1 2 3] [4 5 6]]]
回答于 2022-06-06 16:23
创建一个包含两个值为 1、2、3 和 4,5,6 的数组的二维数组:import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr)执行结果:[[1 2 3] [4 5 6]]
回答于 2022-06-06 16:21
我们知道Python不提供对数组的直接支持,但是我们可以使用列表来代替数组,既然这样,那为什么还用NumPy来创建数组呢?这是因为Python用于替代数组的列表处理速度很慢,当我们研究存储、使用、分析数据并从中获取有用信息的时候,速度和资源是非常重要的,因此,NumPy提供了一个比传统Python列表快50倍的数组对象。这样,数...
回答于 2022-06-06 15:35
import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)print(type(arr))执行结果:[1 2 3 4 5]<class 'numpy.ndarray'>
回答于 2022-06-06 15:30
无论try语句块中是否引发了异常,finally语句块都会执行。经常用于关闭对象释放内存。try: print(x)except: print("发生错误")finally: print("执行完成")执行结果:发生错误执行完成
回答于 2022-06-02 14:01