本文介绍了Python中创建ndarrary的20中方法，附带详细示例代码。
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本文介绍了基础的、常用的创建ndarrary的多种方法，附带示例代码。一、通过ndarray创建import numpy as np1.1 一维数组a = np.array([1, 2, 3])
aarray([1, 2, 3])1.2 二维数组np
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2023-08-08 14:43:44
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文章目录Python包管理工具--PIP安装使用模块/包glob 模块scipy 模块scipy.ndimage.zoomscipy.sparse.csr_matrix scipy.sparse.csc_matrixnumpy模块np.flipnp.argmaxnp.maxnp.ndarrary.stridesnp.lib.stride_tricks.as_stridednp.ravel np.
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2024-02-26 15:38:12
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一、创建ndarrary 1、使用np.arrary()创建 1)、一维数组 import numpy as np np.array([1, 2, 3, 4]) 2)、二维数组 np.array([[1, 2, 3], [3, 8,0], [3, 2, 5]]) 注意： a、创建数组的时候，数据类型
原创
2021-07-14 13:43:37
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本文完整示例：完整示例代码本文介绍了基础的、常用的创建ndarrary的多种方法，附带示例代码。一、通过ndarray创建import numpy as np
1.1 一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
a
array([1, 2, 3])
1.2 二维数组
np.array([[1, 2, 3, 4],
[2, 3, 4, 5]])
array([[1, 2, 3, 4],
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2024-08-22 09:45:13
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系列文章目录提示：仅记录个人的学习心得，欢迎交流（占位，以后再补 ……………………）前言对python语言基础中记忆不牢的进行总结，希望自己能坚持下去！为了学习计算机视觉做准备！本次介绍本书第四章的内容Numpy基础。一、NumPy基础1.1 ndarray基础一个ndarrary是一个通用的多维同类数据容器。每个元素在内存中有相同的存储空间。几个属性：①shape：用来表征数组的规
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2023-11-09 09:30:02
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结构化数据表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串，数值，日期等）。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。 多维数组（矩阵） 通过关键列（对于SQL用户来说，就是主键和外键）相互联系的多个表 间隔平均或不平均的时间序列。Numpy介绍Numpy是python科学计算的基础包。它提供了以下功能： 1 快速高效的多维数组对象ndarrary 2 用于对数组执行元素
