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2019-04-02 22:14:56   62  举报

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AI智能生成

numpy基础操作

numpy

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作者其他创作

大纲/内容

创建

np.array

数据类型要统一

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

a = np.array([1,2,3],dtype=np.int32)

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

a = np.zeros((3,4))

a = np.ones((3,4),dtype=np.int)

a = np.empty((3,4))

a = np.arange(10,20,2)

a = np.arange(12).reshape((3,4))

a = np.linspace(1,10,20)

np.random.random((2,3)) 从0-1之间随机的小数

属性

a.shape 

用于debug,返回维度元祖

ndim

维度数

dtype

类型

size

总个数，n*m

索引

[ 行，列 ]

[0:3]

[1,5]

[:,1]

[:,0:2]

基本操作

单矩阵操作

比较和索引

==

比较每个元素

a=np.array([4,2,2,5])<br>equal=(a==10)<br>print(a[equal]) equal可以作为索引

a=np.array([4,2,2,5])<br>a==10

&   |

求值

最大值max()

最小值min()

求和sum

a.sum(axis=1)行

a.sum(axis=0)列

中位数 median(a)

方差 var(a)

类型转换

a.astype(float)

改变维度

a.shape=((4,))

合并一行

print(a.flatten())

print(a.ravel())

转置

a.T

floor 向下取整

print(np.floor(a))

转成python列表

b=a.tolist()

多矩阵操作

+ - * \

对应元素

dot

print(a.dot(b))，a的列数与b的行数一致

合并

np.vstack((A,B))

np.hstack()

分割

print(np.split(A, 2, axis=1))# 垂直方向

print(np.vsplit(A, 3))

print(np.split(A, 3, axis=0))# 水平方向

print(np.hsplit(A, 2))

print(np.array_split(A, 3, axis=1)) 不等量分割

printnp.split(a,(3,4)) 在第三和第四列分别切

赋值

b=a ----b is a

b=a.copy() --b is not a

变换 tile

np.tile(a,(2,5)) 行数*2 列数*5

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