0 介绍

本文承接上一篇，文章采用新的阐述方式，将数学中的表达与NumPy中的函数关联起来。
采用这种方式，可以直接建立数学表达与计算系统的对应关系，更易理解。
由于博客编写时间有限，每次尝试一个知识点的构建，望浏览者谅解。
编写的过程若有不断改进的地方，我会努力尝试。

1 空间的创立图

2 一维数组切片

3 NumPy中的数据类型转换

4 代码验证

4.1 代码块1

import numpy as npA = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(A) print(A[0,0]) print(A[0,1]) print(A[0,2]) print(A[1,0]) print(A[1,1]) print(A[1,2]) print(A[2,0]) print(A[2,1]) print(A[2,2])

结果

4.2 代码块2

a = np.arange(5, dtype = np.uint16)

结果
array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=uint16)

4.3 代码块3

x = np.arange(9) print(x[3:7]) print(x[:7:2]) print(x[::-1])

结果
大家自己尝试。

转载于:https://www.cnblogs.com/brightyuxl/p/8855948.html

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Python3NumPy——数组（2）之数学空间与NumPy空间的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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