大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
一维数组和数组的计算:
# 一维数组和数组的计算
a = [1, 2, 3, 4]
b = [2, 3, 4, 5]
# 一维数组相加
add = lambda x: x[0] + x[1]
# [(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)]
print([add(item) for item in zip(a, b)])
# 一维数组相乘
mul = lambda x: x[0] * x[1]
# [(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)]
print([mul(item) for item in zip(a, b)])
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。
快速, 方便的科学计算基础库(主要时数值的计算, 多维数组的运算);
- 一维数组: [1,2,3,45] ----0轴
- 二维数组: [[1,2,3,45], [1,2,3,45]] ----0轴, 1轴,
方法1:
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([1,2,3,4,5])
c1 = np.array(range(1,6))
print(a+b)
方法2:
c1 = np.array(range(1,6))
c2 = np.arange(1,6)
print(c1)
print(c2)
c1 = np.array(range(1,6))
print(type(c1))
print(c1.dtype)
numpy的数据类型:
print(c1.astype('float'))
print(c1.astype('bool'))
print(c1.astype('?')) # ?是bool类型的代号;
创建的时候指定数据类型:
print(np.array([1,2,3,4], dtype=np.float))
c3 = np.array([1.234556, 3.45464456, 5.645657567])
print(np.round(c3, 2))
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