显示是这样的 我在numpy的文件夹里找到了array不知道为什么
为什么我的numpy显示没有属性array
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- CSDN专家-sinJack 2021-08-09 08:59关注
文件名不能和库名相同，否则会导致库名失效。将py文件名修改一下就行。
注意：文件名定义不能和库名相同，有冲突。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 6无用举报 分享
- 2022-10-26 10:15回答 2 已采纳 看看有无帮助https://www.freesion.com/article/5131289772/
- 2022-06-07 10:09回答 1 已采纳 import numpy as np n = int(input()) x = np.linspace(0, 2*np.pi, n) y = np.sin(x) print(y)
- 2021-08-18 11:08回答 3 已采纳 c=a 相当于将符号c指向符号a的内容，所以本质上c和a是相同的对于d=b[:]，numpy对于切片拷贝的处理是不对相同数据进行复制，以确保处理大量数据时节省空间 numpy中数组元素的切片复制_
- 2018-10-14 19:45ckSpark的博客 Numpy中array（数组） Numpy主要对象是齐次多维数组，由正整数元组索引，Numpy中维度称为轴（axis），数组的维数称为秩（rank）。 可以参考：Numpy快速入门 1.1 创建数组 常规方法创建数组 import numpy as np #一...
- 2022-04-17 02:08回答 6 已采纳 将图片保存为png格式就可以了，jpg使用的一种失真压缩标准方法，多次上传下载jpg图片会逐渐失真，这也是为什么两次数据矩阵不一样的缘故，而png则是无损的压缩方式，不会出现上述情况
- 2023-04-08 16:23回答 3 已采纳 以下内容部分参考ChatGPT模型： 获取array数组元素个数的语句是：array.size。 例如： import numpy as np array = np.arange(9).resha
- 2022-09-22 13:00回答 6 已采纳 import numpy as np import warnings def swapRows(A, i, j): """ interchange two rows of A
- 2022-01-01 11:03fftx_00的博客 （1）通过传入可迭代对象创建，我将之称为基本方法np.array() （2）使用Numpy内部功能函数，内部方法 （3）使用特殊的库函数，特殊方法 (1)np.array() (2)np.ones()、np.zeros()、np.eye()、np.empty() ...
- 2022-04-02 20:50回答 2 已采纳 使用where函数进行条件判断，代码这样写： import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[1,2
- 2021-05-21 01:12回答 2 已采纳 str(cv2.cvtColor(img_np,cv2.COLOR_BGR2RGB)).encode("utf-8")无法序列化ndarray对象，建议题主尝试下面的方式序列化核反序列化，重点是要数据
- 2023-03-09 09:44回答 2 已采纳 该回答引用ChatGPT 您可以使用NumPy的flatten函数将数组扁平化成一维数组，并将其转换为Python列表。然后，您可以使用该列表作为输入来计算ROC AUC。 以下是实现这种转换的代码
- 2020-12-04 03:27weixin_39972567的博客 简介numpy 创建的数组都有一个shape属性，它是一个元组，返回各个维度的维数。有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。二维情况>>> import numpy as np>>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>...
- 2020-12-04 03:28weixin_39881958的博客 NumPy数组中的索引以0开头，这意味着第一个元素的索引为0，第二个元素的索引为1等。例如：从以下数组中获取第一个元素：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4])print(arr[0])例如：从以下数组中获取第二个...
- 2020-12-04 03:28weixin_39968490的博客 Python 获取numpy.array索引值的实例举个例子：q=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]我想获取其中值等于7的那个值的下标，以便于用于其他计算。如果使用np.where，如：q=np.arange(0,16,1)g=np.where(q==7)...
- 2021-02-03 12:21百步穿型Mr.Q的博客 NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。这个NumPy快速入门系列分为四篇，包含了NumPy大部分基础知识，每篇阅读时间不长...
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