kode python

Isi array dengan 0 python

Artikel ini menjelaskan cara membuat array NumPy print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 dengan semua elemen diinisialisasi dengan nilai yang sama (print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 8, print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 9, nilai yang diberikan)

Tentukan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _0 (jumlah baris, kolom, dll. ) dan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _1

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8
print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _4. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9
print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 6. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Buat dengan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 0 dan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1 yang sama dengan larik yang ada. Dimungkinkan juga untuk menentukan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1 yang berbeda

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 0. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8
print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9
print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 4. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Seperti dijelaskan di bagian akhir, selain membuat larik baru, Anda juga bisa mengganti semua elemen larik yang ada dengan nilai tertentu

Lihat artikel berikut tentang cara membuat larik kosong

NumPy. Buat ndarray kosong dengan np. kosong() dan np. seperti_kosong()

Anda juga dapat memasang array asli print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _7 untuk membuat print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 baru

NumPy. Atur ndarray di ubin dengan np. ubin()

Lihat artikel berikut tentang cara menginisialisasi print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 7 bawaan

Inisialisasi daftar dengan ukuran dan nilai yang diberikan dengan Python

Tautan Bersponsor

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8

Gunakan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _2 untuk membuat array print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 dengan semua elemen diisi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 8

numpy. nol — NumPy v1. 21 Petunjuk

Tentukan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _0 dari array yang akan dibuat. Dalam kasus nilai skalar, larik satu dimensi dihasilkan, dan dalam kasus tupel atau daftar, larik multidimensi dihasilkan

import numpy as np print(np.zeros(3)) # [ 0. 0. 0.] print(np.zeros((2, 3))) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]]

sumber.

Secara default, print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1 adalah print(np.full(3, 100).dtype) # int64 print(np.full(3, 100.0).dtype) # float64 print(np.full(3, np.pi).dtype) # float64 5. Anda juga dapat menentukannya dengan argumen print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64

sumber.

Lihat artikel berikut untuk informasi selengkapnya tentang tipe data print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1 di NumPy

NumPy. Keluarkan ndarray ke dtype tertentu dengan astype()

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _4. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9

Gunakan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _4 untuk membuat array print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 dengan semua elemen diisi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 9

numpy. yang — NumPy v1. 21 Petunjuk

Penggunaannya sama dengan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 2

sumber.

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 6. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Gunakan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _6 untuk membuat array print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 dengan semua elemen diisi dengan nilai yang diberikan, bukan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 8 atau print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 9

numpy. penuh — NumPy v1. 21 Petunjuk

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]]

sumber.

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _1 diatur sesuai dengan import numpy as np a_int = np.arange(6).reshape((2,3)) print(a_int) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10 print(a_float) # [[ 0. 0.1 0.2] # [ 0.3 0.4 0.5]] 0. Misalnya, import numpy as np a_int = np.arange(6).reshape((2,3)) print(a_int) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10 print(a_float) # [[ 0. 0.1 0.2] # [ 0.3 0.4 0.5]] _3 untuk import numpy as np a_int = np.arange(6).reshape((2,3)) print(a_int) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10 print(a_float) # [[ 0. 0.1 0.2] # [ 0.3 0.4 0.5]] 4, dan print(np.full(3, 100).dtype) # int64 print(np.full(3, 100.0).dtype) # float64 print(np.full(3, np.pi).dtype) # float64 5 untuk import numpy as np a_int = np.arange(6).reshape((2,3)) print(a_int) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10 print(a_float) # [[ 0. 0.1 0.2] # [ 0.3 0.4 0.5]] 6

print(np.full(3, 100).dtype) # int64 print(np.full(3, 100.0).dtype) # float64 print(np.full(3, np.pi).dtype) # float64

sumber.

Anda juga dapat menentukan tipe dengan argumen print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1. Itu diinisialisasi dengan nilai yang dicor

print(np.full(3, 100, dtype=float)) # [ 100. 100. 100.] print(np.full(3, np.pi, dtype=int)) # [3 3 3]

sumber.

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 0. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _8

Buat larik asli print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7. Sebagai contoh, siapkan array bertipe print(np.zeros_like(a_int)) # [[0 0 0] # [0 0 0]] print(np.zeros_like(a_float)) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]] 1 dan array bertipe print(np.zeros_like(a_int)) # [[0 0 0] # [0 0 0]] print(np.zeros_like(a_float)) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]] 2

import numpy as np a_int = np.arange(6).reshape((2,3)) print(a_int) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10 print(a_float) # [[ 0. 0.1 0.2] # [ 0.3 0.4 0.5]]

sumber.

Gunakan print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] _0 untuk membuat array print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 dengan semua elemen diisi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 8

numpy. zeros_like — NumPy v1. 21 Petunjuk

Tentukan array asli sebagai argumen pertama

Array print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _7 dengan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 0 dan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1 yang sama dengan array yang ditentukan dibuat

print(np.zeros_like(a_int)) # [[0 0 0] # [0 0 0]] print(np.zeros_like(a_float)) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]]

sumber.

print(np.zeros_like(a_int, dtype=np.float)) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]]

sumber.

Tautan Bersponsor

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 2. Inisialisasi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _9

Gunakan print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] _2 untuk membuat array print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 dengan semua elemen diisi dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 8

numpy. one_like — NumPy v1. 21 Petunjuk

Penggunaannya sama dengan print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 0

print(np.ones_like(a_int)) # [[1 1 1] # [1 1 1]] print(np.ones_like(a_float)) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones_like(a_int, dtype=np.float)) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]]

sumber.

print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] 4. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Gunakan print(np.full(3, 100)) # [100 100 100] print(np.full(3, np.pi)) # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] print(np.full((2, 3), 100)) # [[100 100 100] # [100 100 100]] print(np.full((2, 3), np.pi)) # [[ 3.14159265 3.14159265 3.14159265] # [ 3.14159265 3.14159265 3.14159265]] _4 untuk membuat array print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 7 dengan semua elemen diisi dengan nilai yang diberikan, bukan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 8 atau ________0______9

numpy. full_like — NumPy v1. 21 Petunjuk

Tentukan bentuk array yang akan dihasilkan sebagai argumen pertama print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 0, dan isi nilai sebagai argumen kedua import numpy as np a_int = np.arange(6).reshape((2,3)) print(a_int) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10 print(a_float) # [[ 0. 0.1 0.2] # [ 0.3 0.4 0.5]] 0. print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _1 dari array yang dibuat sama dengan print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1 dari array asli

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 0

sumber.

Perhatikan bahwa meskipun import numpy as np a_int = np.arange(6).reshape((2,3)) print(a_int) # [[0 1 2] # [3 4 5]] a_float = np.arange(6).reshape((2,3)) / 10 print(a_float) # [[ 0. 0.1 0.2] # [ 0.3 0.4 0.5]] 0 adalah print(np.zeros_like(a_int)) # [[0 0 0] # [0 0 0]] print(np.zeros_like(a_float)) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]] 2, itu dilemparkan ke print(np.zeros_like(a_int)) # [[0 0 0] # [0 0 0]] print(np.zeros_like(a_float)) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]] 1 jika array asli print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 1 adalah print(np.zeros_like(a_int)) # [[0 0 0] # [0 0 0]] print(np.zeros_like(a_float)) # [[ 0. 0. 0.] # [ 0. 0. 0.]] 1

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _1

sumber.

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _2

sumber.

Ganti semua elemen array yang ada dengan nilai yang diberikan

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 01, print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 02, dan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 03 membuat larik baru berdasarkan larik yang ada. Array asli tidak diubah

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _3

sumber.

Jika Anda ingin mengganti semua elemen dari array yang ada dengan nilai yang diberikan, gunakan slice untuk menetapkan nilai baru ke semua elemen

NumPy. Mengiris ndarray

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _4

sumber.

Karena print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 _04 di bagian akhir dapat dihilangkan, semua elemen dapat dipilih dan ditetapkan dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 05 terlepas dari jumlah dimensi

print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 5

sumber.

Perhatikan bahwa jika jenis larik tidak cocok dengan jenis nilai yang akan ditetapkan, hasil yang tidak diharapkan dapat terjadi. Penting untuk mengubah tipe array dengan print(np.zeros(3).dtype) # float64 print(np.zeros(3, dtype=np.int)) # [0 0 0] print(np.zeros(3, dtype=np.int).dtype) # int64 06 sebelum menugaskannya

Bagaimana cara mengisi array NumPy dengan nilai skalar?

numpy. ndarray. metode fill() digunakan untuk mengisi array numpy dengan nilai skalar. Jika kita harus menginisialisasi array numpy dengan nilai yang identik maka kita menggunakan numpy. ndarray. mengisi (). Misalkan kita harus membuat array NumPy dengan panjang n, setiap elemennya adalah v. Kemudian kami menggunakan fungsi ini sebagai a. isi (v)

Apakah NumPy daftar atau larik?

Saya tahu numpy memiliki numpy. nol tapi saya ingin solusi yang lebih umum daftar Python adalah daftar, bukan array. Dan dengan Python Anda tidak mendeklarasikan hal-hal seperti yang Anda lakukan di C. Anda mendefinisikan fungsi dan kelas (melalui pernyataan def dan kelas), dan menetapkan ke variabel yang, jika belum ada, dibuat secara ajaib pada tugas pertama

Bagaimana cara mendeklarasikan daftar nol multidimensi dengan Python?

Hanya untuk kelengkapan. Untuk mendeklarasikan daftar nol multidimensi dengan python, Anda harus menggunakan pemahaman daftar seperti ini. untuk menghindari pembagian referensi antar baris. Ini terlihat lebih kikuk daripada kode chester1000, tetapi sangat penting jika nilainya akan diubah nanti. Lihat FAQ Python untuk detail lebih lanjut. OKE

Bagaimana cara mengisi array dengan nol?

Namun, ini pertama-tama akan meratakan larik asli Anda, lalu merekonstruksinya menjadi bentuk yang diberikan, menghancurkan urutan aslinya. Jika Anda hanya ingin "mengisi" dengan nol, alih-alih menggunakan resize (), Anda bisa langsung mengindeks ke matriks nol yang dihasilkan

Bagaimana Anda mengisi array dengan nol di Python?

zeros() function digunakan yang mengembalikan larik baru dengan bentuk dan tipe tertentu, dengan nol.

Bagaimana cara mengisi array numpy dengan 0?

Fungsi zeros() digunakan untuk mendapatkan array baru dengan bentuk dan tipe tertentu, diisi dengan nol. Bentuk array baru, e. g. , (2, 3) atau 2. Tipe data yang diinginkan untuk array, mis. g. , numpy. int8.

Apa itu larik [. ] dengan Python?

[. ] digunakan untuk pembatas atau pengiris dalam array, hash

Bagaimana Anda mengisi array dengan Python?

Gunakan Fungsi NumPy fill() untuk Mengisi Array Dengan Nilai . Fungsi NumPy fill() digunakan untuk mengisi array NumPy yang sudah ada dengan nilai yang sama. Fungsi ini mengambil nilai dan tipe data sebagai parameter masukan dan mengisi larik dengan nilai yang ditentukan. Kami pertama kali membuat array NumPy dengan np.

Isi array dengan 0 python

print(np.ones(3)) # [ 1. 1. 1.] print(np.ones((2, 3))) # [[ 1. 1. 1.] # [ 1. 1. 1.]] print(np.ones(3).dtype) # float64 print(np.ones(3, dtype=np.int)) # [1 1 1] print(np.ones(3, dtype=np.int).dtype) # int64 6. Inisialisasi dengan nilai yang diberikan

Ganti semua elemen array yang ada dengan nilai yang diberikan

Bagaimana cara mengisi array NumPy dengan nilai skalar?

Apakah NumPy daftar atau larik?

Bagaimana cara mendeklarasikan daftar nol multidimensi dengan Python?

Bagaimana cara mengisi array dengan nol?

Bagaimana Anda mengisi array dengan nol di Python?

Bagaimana cara mengisi array numpy dengan 0?

Apa itu larik [. ] dengan Python?

Bagaimana Anda mengisi array dengan Python?

Pos Terkait

Perhatikan script php dibawah ini script diatas akan menghasilkan output

Peringatan php startup php tidak dapat memuat pustaka dinamis php_pthreads dll

Cara cek javascript di browser

Mengambil data json dengan javascript

Cara menggunakan insert multiple table php

Mengapa server mysql tidak berfungsi?

Bagaimana menghubungkan database postgresql ke html?

Cara menggunakan what is array_filter php?

Menjalankan php artisan di cpanel

Cara menggunakan php normalize string

Toplist

Top 7 rothenburg ob der tauber sehenswürdigkeiten stadtplan 2022

Top 8 rufumleitung für bestimmte nummern android 2022

Top 8 mündliche prüfung 2. staatsexamen jura bayern 2022

Top 8 wenn kleinigkeiten am partner stören 2022

Top 7 hilfsmittel für behinderte im alltag 2022

Top 8 wann gilt lkw-fahrverbot in deutschland? 2022

Top 7 wookie und copilot von han solo in star wars 2022

Top 6 cafe da manha pobre 2022

Top 7 bildung und teilhabe mühlhausen telefonnummer 2022

Postingan terbaru

LIHAT SEMUA