在使用Python进行数据分析和科学计算时,经常需要创建和操作多维数组。NumPy是Python中一个常见的数学库,它提供了许多方便的函数来创建、操作和处理多维数组。
NumPy中常用的两个函数是zeros()函数和ones()函数。这些函数可以帮助我们快速创建特定维度和形状的多维数组,并设置初始值。
下面是这两个函数的详细用法。
(资料图)
zeros()函数可以创建一个由0组成的多维数组。
它接受一个表示数组形状的元组,例如(m,n)表示创建一个m行n列的数组。
示例:
import numpy as npa = np.zeros((3, 2))print(a)
输出结果:
[[0. 0.] [0. 0.] [0. 0.]]
上面的代码创建了一个3x2的数组,并将所有元素都设置为0。
zeros()函数还可以接受一个参数表示数组的数据类型。
示例:
b = np.zeros((3, 2), dtype=int)print(b)
输出结果:
[[0 0] [0 0] [0 0]]
上面的代码创建了一个3x2的整型数组。
ones()函数可以创建一个由1组成的多维数组。
它也接受一个表示数组形状的元组,例如(m,n)表示创建一个m行n列的数组。
示例:
c = np.ones((2, 3))print(c)
输出结果:
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]
上面的代码创建了一个2x3的数组,并将所有元素都设置为1。
ones()函数也可以接受一个参数表示数组的数据类型。
示例:
#Python小白学习交流群:711312441d = np.ones((2, 3), dtype=int)print(d)
输出结果:
[[1 1 1] [1 1 1]]
上面的代码创建了一个2x3的整型数组。
以上就是zeros()函数和ones()函数的详细用法。这些函数对于创建和操作多维数组非常有用。除此之外,NumPy还提供了许多其他方便的函数来处理多维数组。
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