更新时间:2023年05月04日11时04分 来源:传智教育 浏览次数:
NumPy是一个强大的数值计算库,提供了许多操作和函数来处理数组。下面是一些常用的NumPy函数,用于操作Python列表的演示代码:
1.创建数组:
import numpy as np
# 从列表创建一维数组
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)
print(my_array)
# 从列表创建二维数组
my_matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
my_array_2d = np.array(my_matrix)
print(my_array_2d)
2.访问数组元素:
import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 访问特定位置的元素
print(my_array[0]) # 输出: 1
print(my_array[2]) # 输出: 3
# 修改特定位置的元素
my_array[3] = 10
print(my_array) # 输出: [ 1 2 3 10 5]
3.数组切片:
import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 切片操作
print(my_array[1:4]) # 输出: [2 3 4]
print(my_array[:3]) # 输出: [1 2 3]
print(my_array[3:]) # 输出: [4 5]
4.数组运算:
import numpy as np
# 数组运算操作
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
# 数组加法
print(array1 + array2) # 输出: [5 7 9]
# 数组乘法
print(array1 * array2) # 输出: [ 4 10 18]
# 数组平方
print(array1 ** 2) # 输出: [1 4 9]
这只是一些常见的NumPy操作,NumPy还提供了许多其他强大的功能,如数学函数、统计函数、数组形状操作等。你可以查阅NumPy的官方文档以获取更详细的信息:https://numpy.org/doc/1.21/。