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NumPY实验练习

前言：Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数，掌握这些方法，能摆脱数据处理时的循环

1.创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1

代码：

A：

import

numpy as np

#创建数组

data1=np.zeros((1,10))

#打印数组

print(

data1 )

print(data1.size)

#给数组的第五个元素赋值为1

data1[0][4]=1

print(data1)

print(data1.size)

截图：

B：

import

numpy as np

#创建数组

data2=np.array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])

#打印数组

print(

data2 )

print(data2.size)

#给数组的第五个元素赋值

data2[4]=1

print(data2)

print(data2.size)

如图：

2.创建一个元素为从10到49的ndarray对象

代码：

import

numpy as np

data3=np.array([10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49])

print(

data3)

print(data3.size)

如图：

3.创建一个4×4的二维数组，并输出数组元素类型

代码：

import

numpy as np

#创建4×4的二维数组

data4=np.ones((4,4))

print(

data4 )

print(data4.size)

print(“输出数组元素的属性值：”)

#创建表示数据类型的对象，然后获取它的name属性，就是我们想要的数组元素类型

data4.dtype.name

#由ones等方法创建的数组元素类型默认为float64

如图：