企业官网建设流程全解析

怎么找做网站的公司,wordpress模板上传,官网怎么注册,用wordpress编辑文章如何全屏1.1 数组和列表的区别Python 自带的是列表#xff08;list#xff09;#xff0c;而 Numpy 提供的是数组#xff08;array#xff09;。它们看起来很像#xff0c;但有本质区别1.2理解数组的维度 (Dimensions)#xff1a;数组的维度层数通常可以通过打印输出时中括号[]的…1.1 数组和列表的区别Python 自带的是列表list而 Numpy 提供的是数组array。它们看起来很像但有本质区别1.2理解数组的维度 (Dimensions)数组的维度层数通常可以通过打印输出时中括号[]的嵌套层数来初步确定- 一层 []: 一维 (1D)数组。- 两层 []:二维 (2D)数组。- 三层 []: 三维 (3D)数组依此类推。# 创建一维数组 arr_1d np.array([10, 20, 30, 40, 50]) print(一维数组是:, arr_1d) print(一维数组的形状:, arr_1d.shape) # 输出: (5,) # 创建二维数组3行4列 arr_2d np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print(二维数组是:, arr_2d) print(二维数组的形状:, arr_2d.shape) # 输出: (3, 4) # 创建三维数组2层每层3行4列 arr_3d np.array([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]]) print(三维数组是:, arr_3d) print(三维数组的形状:, arr_3d.shape)