divide()函数将一个数组中的值与另一个数组中的值进行除法,并在新数组中返回结果。将 arr1 中的值与 arr2 中的值除以:import numpy as nparr1 = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60])arr2 = np.array([3, 5, 10, 8, 2, 33])newarr = np.divide(arr1, arr2)print(newarr)执行结果:[3.33333333 4. 3. 5. 25. 1...
回答于 2022-06-09 08:28
multiply()函数将一个数组中的值与另一个数组中的值相乘,并在新数组中返回结果。将 arr1 中的值与 arr2 中的值相乘:import numpy as nparr1 = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60])arr2 = np.array([20, 21, 22, 23, 24, 25])newarr = np.multiply(arr1, arr2)print(newarr)执行结果:[200 420 660 920 1200 1500]
回答于 2022-06-09 08:26
subtract()函数从一个数组值中减去另一个数组的值,并在新数组中返回结果。从 arr1 中的值中减去 arr2 中的值:import numpy as nparr1 = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60])arr2 = np.array([20, 21, 22, 23, 24, 25])newarr = np.subtract(arr1, arr2)print(newarr)执行结果:[-10 -1 8 17 26 35]
回答于 2022-06-09 08:24
一、使用Python内置方法zip()x = [1, 2, 3, 4]y = [4, 5, 6, 7]z = []for i, j in zip(x, y): z.append(i + j)print(z)执行结果:[5,7,9,11]二、使用numpy的通用函数add()import numpy as npx = [1, 2, 3, 4]y = [4, 5, 6, 7]z = np.add(x, y)print(z)执行结果:[5 7 9 11]
回答于 2022-06-09 08:18
创建一个仅返回大于 10 的值的筛选器数组:import numpy as nparr = np.array([8, 10, 12, 21])# 创建一个空列表filter_arr = []# 遍历arrfor element in arr: #如果元素大于10, 就将过滤数组设为True, 否则False: if element > 10: filter_arr.append(True) else: filter_arr.append(False)newarr = arr[fil...
回答于 2022-06-07 12:25
在NumPy中,您可以使用布尔索引列表过滤数组。将索引 0 和 2 上的元素创建一个新数组:import numpy as nparr = np.array([6, 7, 8, 9])x = [True, False, True, False]newarr = arr[x]print(newarr)执行结果:[6 8]
回答于 2022-06-07 12:21
NumPy ndarray对象有一个名为sort()的函数,它将对一个指定的数组进行排序。对数组进行排序:import numpy as nparr = np.array([3, 2, 0, 1])print(np.sort(arr))执行结果:[0 1 2 3]
回答于 2022-06-07 12:15
查找值为奇数的索引:import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])x = np.where(arr%2 == 1)print(x)执行结果:(array([0, 2, 4, 6], dtype=int64),)
回答于 2022-06-07 11:30
可以使用where()方法搜索数组查找值为 4 的索引:import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4])x = np.where(arr == 4)print(x)执行结果:(array([3, 5, 6], dtype=int64),)
回答于 2022-06-07 11:26
可以用array_split()拆分数组import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])newarr = np.array_split(arr, 3)print(newarr)执行结果:[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]
回答于 2022-06-07 11:21