([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40])
b=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3])
numpy 的几种基本运算... [ 6, 7, 8, 9]
[10,11,12,13]])
print(np.argmin(A)) # 0
print(np.argmax(A)) # 11
numpy 的几种基本运算...同样的还有其他的表示方法:
print(A[1, 1]) # 8
在Python的 list 中,我们可以利用:对一定范围内的元素进行切片操作,在Numpy中我们依然可以给出相应的方法: ...np.newaxis()
说完了array的合并,我们稍稍提及一下前一节中转置操作,如果面对如同前文所述的A序列, 转置操作便很有可能无法对其进行转置(因为A并不是矩阵的属性),此时就需要我们借助其他的函数操作进行转置...范例的Array只有4列,只能等量对分,因此输入以上程序代码后Python就会报错。