numpy基礎(chǔ)語(yǔ)法學(xué)習(xí)筆記

import numpy

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numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4])

array([1, 2, 3, 4])

numpy.array的屬性：numbers.dtype

numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4.0])

print(numbers)

[ 1. 2. 3. 4.]

numpy.array默認(rèn)為同一dtype，自動(dòng)向上轉(zhuǎn)型

matrix = numpy.array([

[5, 10, 15],

[20, 25, 30],

[35, 40, 45]

])

print(matrix[1:3,])

1,2行全部(從0行開(kāi)始)

[[20 25 30]

[35 40 45]]

print(matrix[1:3,1])

1,2行第1列

[25 40] (雖然符合結(jié)果但是為何是這種表示方式…)

print(matrix[1:3,1:2])

[[25]

[40]]

這就符合預(yù)期了

print(np.arange(15)) np.arrange()

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]

默認(rèn)從0開(kāi)始，間距為1

np.arange(18).reshape(3,2,3)

array([[[ 0, 1, 2],

[ 3, 4, 5]],

[[ 6, 7, 8],

[ 9, 10, 11]],

[[12, 13, 14],

[15, 16, 17]]])

np.linspace(0, 99, 100)

array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.,

11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21.,

22., 23., 24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32.,

33., 34., 35., 36., 37., 38., 39., 40., 41., 42., 43.,

44., 45., 46., 47., 48., 49., 50., 51., 52., 53., 54.,

55., 56., 57., 58., 59., 60., 61., 62., 63., 64., 65.,

66., 67., 68., 69., 70., 71., 72., 73., 74., 75., 76.,

77., 78., 79., 80., 81., 82., 83., 84., 85., 86., 87.,

88., 89., 90., 91., 92., 93., 94., 95., 96., 97., 98.,

99.])

A = np.array( [[1,1],

[0,1]] )

B = np.array( [[2,0],

[3,4]] )

print(A)

print("---------")

print(B)

print("---------")

#print A*B

print(A.dot(B))

print("---------")

print(np.dot(A, B))

[[1 1]

[0 1]]

[[2 0]

[3 4]]

[[5 4]

[3 4]]

[[5 4]

[3 4]]

*乘號(hào)意味著同行同列數(shù)值相乘

矩陣乘法則是dot點(diǎn)乘

可用np.dot(A, B)

或者A.dot(B)

A是一個(gè)矩陣

np.exp(A)

將A中所有的值作為e的指數(shù)，更新

np.sqrt(A)

將矩陣A中所有的值取其正根

np.floor(A)

將矩陣A中的所有值進(jìn)行向下取整

A.ravel()

將一個(gè)矩陣降至一維，(拉平)

A.T

意為矩陣的轉(zhuǎn)置

a.reshape(3, -1)

寫(xiě)-1的意思是讓其自動(dòng)計(jì)算

np.hstack((A, B))

水平拼接兩個(gè)矩陣

np.vstack((A, B))

垂直拼接兩個(gè)矩陣

np.hsplit(a,3)

水平切割鄭州婦科醫(yī)院 http://mobile.120zzzy.com/

將整個(gè)矩陣平均分為3份(列數(shù)一定要為3的倍數(shù)，以此類推)

np.hsplit(a, (3,4))

水平切割

在矩陣的第三列和第四列進(jìn)行切分(結(jié)果是3個(gè))

vsplit 以此類推

值得一提的是

A 為ndarray類型時(shí)

C = A可以得到

C is A 為T(mén)rue

C 與A完全相同，且共用同一個(gè)內(nèi)存(類似指針)

C = A.view()

C is A 為False

C與A不相同，id不同，但所指向的數(shù)組，其值相同且同時(shí)更新

C = A.copy()

C is A為False

C與A 不相同,id不同，所指向的數(shù)組也完全不同

A.argmax(axis=0)

找到A這個(gè)矩陣上，按列索引，每一列中最大數(shù)值的一行

axis=1

是每一行中，最大數(shù)所在的列號(hào)

B =np.tile(A,(2,3))

使B 拓展2,3倍

A.sort(axis = 1)

按行排序

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

j = np.argsort(a)

[2 3 1 0]

[1 2 3 4]

從小到大 按照行下標(biāo)進(jìn)行排序

新聞名稱：numpy基礎(chǔ)語(yǔ)法學(xué)習(xí)筆記
本文URL：http://muchs.cn/article36/ghjppg.html

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