在Python NumPy中数组的维数可以通过 np.dim()函数获得。数组的形状可以通过实例变量 shape获得，shape的结果是个元组（tuple）。 示例代码：>>> A=np.array([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[3,4,5,6,7],[4,5,6,7,8]])>>> np.ndim(A)2>>> B=np.zeros((2,3,4))>>> B.ndim3>>> print(B)[[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0....

在Python NumPy中以自然数为底的指数计算方法为exp，expm1用来计算exp(x) - 1，输入可以是普通数字也可以是数组。示例代码：>>> import numpy as np>>> np.exp(2)7.38905609893065>>> np.expm1(2)6.38905609893065>>> A=np.array([1,2,3])>>> np.exp(A)array([ 2.71828183, 7.3890561 , 20.08553692])

在Python中可以使用NumPy中的astype方法来转换数组中元素的类型，此方法的格式如下：matrix.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)其中dtype用来指定要转换成的数据类型，数组中的所有元素都会被转换。示例代码：>>> A=np.array([[1,1.2],[1.5,-1.8],[0,-1.2]])  >>...

在Python中可以使用NumPy中的sum函数来进行数值求和，sum方法的格式如下：numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)常用参数含义如下：a - 待求和的数组；axis - 求和的方向，None或没有axis参数表示全部数据相加，axis=0，表示按列相加，axis=1，表示按行相加，对于一维数组，只有axis=0，表示...

1、通过索引访问在NumPy中可以直接通过索引访问数组元素， 元素的索引从0开始。>>> X=np.array([[51,55],[14,19],[0,4]])>>> X[0]array([51, 55])>>> X[1][1]192、使用for语句遍历数组在NumPy中可以使用 for语句访问各个元素。>>> X=np.array([[51,55],[14,19],[0,4]])>>> for...

在NumPy中，形状不同的数组之间也可以进行运算。例如：>>> A=np.array([[1,2],[3,4]])>>> B=np.array([10,20])>>> A*Barray([[10, 40],       [30, 80]])如下图所示，在这个运算中，一维数组B被“巧妙地”变成了和二维数组 A相同的形状，然后再以对应元素的方式进行运算。  这个巧妙的功能称为广播（broa...

在Python NumPy中主要的数组创建方法有array、zeros（ones）、arange、linspace、indices五个函数，他们均可创建NumPy数组numpy.ndarray。1、array通过np.array()方法可直接输入需要创建的数组。例如：>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> xarray([[1, 2, 3],       [4, 5, 6]])2、zeros（ones）通过np.zero...