?Numpy是進行矩陣、向量相關計算的利器，一些相關操作記錄如下

import numpy as npprint("定義數組") a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array([5, 6, 7, 8, 9]) print(a) print(b)print("快速構造數組:") print("構造隨機數組") a1 = np.empty(3) a2 = np.empty([2, 3]) a3 = np.empty([3, 4]) print(a1) print() print(a2) print() print(a3)print("構造全0數組") a4 = np.zeros(4) a5 = np.zeros([2, 3, 4]) print(a4) print() print(a5) print() print("構造全1數組") a6 = np.ones([2, 3, 4]) print(a6) print() print("構造下三角數組") a7 = np.tri(3) print(a7) print() print("構造在1-20之間生成7個元素") a8 = np.linspace(1, 20, num=7) print(a8) print() print("在1-20之間每7個值生成一個元素") a9 = np.arange(1, 20, step=7) print(a9) print() print("生成一個隨機矩陣") a10 = np.random.rand(2, 5) print(a10) print() print("按均值為1，標準差為0.5的正太分布生成5個隨機數") a11 = np.random.normal(1, 0.5, size=5) print(a11) print() print("數組相乘") c = a * b print(c) print("切片操作[開始：結束：步長]") print(a[1:3]) print(a[4:1:-1]) print(a[1:4:2]) print() print("軸的概念：指從0開始的數組的第幾個緯度") d = np.array([[[1, 2], [11, 12], [5, 6]], [[-1, -2], [13, 14], [15, 3]]]) print(d) print("計算軸對軸1進行聚合") print(np.sum(d, 1)) print("對數組進行轉置") print(np.transpose(d)) print("數組合并與拆分") e1 = np.array([1, 2, 3, 4]) e2 = np.array([2, 3, 4, 5]) e3 = np.array([2, 4, 6, 8]) e = np.column_stack((e1, e2, e3)) print("e") print(e) f1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) f2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) f3 = np.concatenate((f1, f2), axis=0) f4 = np.stack((f1, f2), axis=0) print("f3") print(f3) print("f4") print(f4) print("批量操作") print(np.add(f1,f2)) print("數組*3") print(f1*3)

定義數組 [1 2 3 4 5] [5 6 7 8 9] 快速構造數組: 構造隨機數組 [-0.e+000 -0.e+000 ?1.e-323] [[-0.00000000e+000 -0.00000000e+000 ?2.16036296e+150] ?[ 2.29623919e-314 ?2.24952657e-314 ?1.44370448e-043]] [[-0.00000000e+000 ?1.29073919e-231 -3.95252517e-323 ?0.00000000e+000] ?[ 2.12199579e-314 ?0.00000000e+000 ?0.00000000e+000 ?0.00000000e+000] ?[ 1.77229088e-310 ?3.50977866e+064 ?0.00000000e+000 ?0.00000000e+000]] 構造全0數組 [0. 0. 0. 0.] [[[0. 0. 0. 0.] ? [0. 0. 0. 0.] ? [0. 0. 0. 0.]] ?[[0. 0. 0. 0.] ? [0. 0. 0. 0.] ? [0. 0. 0. 0.]]] 構造全1數組 [[[1. 1. 1. 1.] ? [1. 1. 1. 1.] ? [1. 1. 1. 1.]] ?[[1. 1. 1. 1.] ? [1. 1. 1. 1.] ? [1. 1. 1. 1.]]] 構造下三角數組 [[1. 0. 0.] ?[1. 1. 0.] ?[1. 1. 1.]] 構造在1-20之間生成7個元素 [ 1. ? ? ? ? ?4.16666667 ?7.33333333 10.5 ? ? ? ?13.66666667 16.83333333 ?20. ? ? ? ?] 在1-20之間每7個值生成一個元素 [ 1 ?8 15] 生成一個隨機矩陣 [[0.62239628 0.33573365 0.886066 ? 0.71993383 0.83568886] ?[0.164411 ? 0.44619014 0.74425122 0.50170984 0.94061542]] 按均值為1，標準差為0.5的正太分布生成5個隨機數 [0.97500734 0.13264344 1.10790576 1.34224876 1.36676006] 數組相乘 [ 5 12 21 32 45] 切片操作[開始：結束：步長] [2 3] [5 4 3] [2 4] 軸的概念：指從0開始的數組的第幾個緯度 [[[ 1 ?2] ? [11 12] ? [ 5 ?6]] ?[[-1 -2] ? [13 14] ? [15 ?3]]] 計算軸對軸1進行聚合 [[17 20] ?[27 15]] 對數組進行轉置 [[[ 1 -1] ? [11 13] ? [ 5 15]] ?[[ 2 -2] ? [12 14] ? [ 6 ?3]]] 數組合并與拆分 e [[1 2 2] ?[2 3 4] ?[3 4 6] ?[4 5 8]] f3 [[1 2] ?[3 4] ?[5 6] ?[7 8]] f4 [[[1 2] ? [3 4]] ?[[5 6] ? [7 8]]] 批量操作 [[ 6 ?8] ?[10 12]] 數組*3 [[ 3 ?6] ?[ 9 12]]

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Numpy常用函数的简单记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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