文章目录

  numpy的array用于生成数组。

一维数组

  代码如下：

import numpy as np

# 设置数据类型为int
a = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
print("a =", a)
b = np.array([1, 2, 3])  # 也可以使用默认类型
print("b =", b)

代码如下：

a = [1 2 3]
b = [1 2 3]

二维数组

  代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])
print(a)

代码如下：

[[1 2 3]
 [2 3 4]]
# python # numpy
Logo
AI编程社区

汇聚全球AI编程工具，助力开发者即刻编程。

更多推荐

Claude Code 对接使用教程

【摘要】Claude Code是一款终端AI编程助手，本教程提供最新安装指南。安装前需满足Node.js≥18.0环境，支持macOS/Linux/Windows(WSL)。教程包含：1)Node.js安装方法（各系统详细命令）；2)通过npm全局安装Claude Code；3)关键配置：获取API令牌并设置环境变量；4)启动后的初始化设置。常见问题解答涵盖API密钥错误、离线状态处理等。注意需通

avatar AI编程社区

驾驭AI编程：从Vibe Coder到专业工程师的六大铁律

本文探讨了如何高效利用AI编程工具进行协作开发，提出了六条核心原则：1）严格依赖Git版本控制建立安全网；2）通过"记忆文件"弥补AI的上下文遗忘缺陷；3）培养主动监控AI输出的意识；4）建立自动文档生成机制；5）识别AI"错误螺旋"及时重置；6）采用结构化规划流程。这些原则旨在帮助开发者从被动接受转变为主动掌控，将AI从容易出错的"临时工&quo

avatar AI编程社区

AI原生应用中自然语言处理的数据处理技巧

AI原生应用（AI-Native App）是“以AI为核心架构”的应用，而非“在传统应用中嵌入AI模块”——比如ChatGPT（对话）、GitHub Copilot（代码生成）、Notion AI（内容创作）。这些应用的核心功能完全依赖NLP模型对文本的理解，而数据处理的质量直接决定了模型的性能上限若数据中有大量噪音（如广告、乱码），模型会“学错东西”；若文本未被正确分割（如把“人工智能”分成“人

avatar AI编程社区