文章目錄

• 前言
• 1. numpy屬性ndim，shape，size
• 2. numpy數(shù)據(jù)生成zero empty arange linspace
• 補(bǔ)充：對(duì)np.array生成的數(shù)據(jù)的分析

前言

根據(jù) 莫煩Python的教程 總結(jié)寫(xiě)成，以便自己復(fù)習(xí)和使用,這里我就不喲林地掛原創(chuàng)了🐶。

1. numpy屬性ndim，shape，size

shape參考大佬博客

# 1. numpy屬性 array1 = np.array([[1,2],[3,4]]) # 將一個(gè)列表變成數(shù)組矩陣,加速運(yùn)算 list = [[1,2],[3,4]] print(array1) print(list)#在list中只是列表 # print(array1.ndim)# 數(shù)組的列維度 print(array1.shape)# 幾乘幾的矩陣，其中當(dāng)矩陣只有一個(gè)維度的時(shí)候，返回的是該一維數(shù)組（矩陣）中元素的個(gè) 數(shù)，通俗點(diǎn)說(shuō)就是返回列數(shù)，因?yàn)橐痪S數(shù)組只有一行，np.array只能生成行向量 print(array1.size)# 總共多少元素

2. numpy數(shù)據(jù)生成zero empty arange linspace

array2 = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=np.int64)# 可以賦予array類(lèi)型 print(array2.dtype) # 查看type類(lèi)型a2 = np.zeros((3,4))# 3h 4l a2 = np.empty((3,4))# 3h 4l 無(wú)限接近0 a2 = np.arange(1,12,2)# 有序的數(shù)列和矩陣 1-10的步長(zhǎng)為2的數(shù)列 a2 = np.arange(12).reshape((3,4))#reshape 數(shù)組重組為3行4列a2 = np.linspace(1,10,6).reshape((2,3)) #生成6段數(shù)列，它和arang的區(qū)別就是它是任意步長(zhǎng)的 print(a2)

補(bǔ)充：對(duì)np.array生成的數(shù)據(jù)的分析

a2 = np.array([1,2]) print (a2.shape)# (2,) 這里創(chuàng)建的a2其實(shí)只是一個(gè)list，2表示數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，僅此而已 print (a2.T.shape) # 得到的依然是(2,) 轉(zhuǎn)置對(duì)于這樣創(chuàng)建出來(lái)的a2是不起作用的. a2 = np.array([[1,2]]) # 這里增加了[],吧a2變成了一個(gè)矩陣 print (a2.shape) # (1, 2) 看看這樣的維度就完整了

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python（numpy，pandas1）——numpy(ndim，shape，size,zero, empty, arange, linspace)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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