import numpy as np ###numpy的創(chuàng)建以及基礎(chǔ)運(yùn)算 #a = np.array([10,20,30,40]) # a = np.array([[1,2],[3,4]]) # b = np.arange(4).reshape(2,2) # print(a.dot(b)) # print(a, b) #c = a * b#逐個(gè)相乘 #c = np.dot(a, b)#矩陣相乘 #c = b ** 2#c = np.sin(a) #print(c)# a = np.random.random((2,2, 2)) # print(a) # # print(np.sum(a)) # # print(np.min(a)) # # print(np.max(a)) # print(np.max(a,axis=1))###numpy的基礎(chǔ)運(yùn)算 # A = np.arange(2,14).reshape(3,4) # print(A) # print(np.argmin(A))#輸出最小值索引 # print(np.argmax(A)) # print(np.mean(A)) # print(A.mean()) # print(np.average(A)) # print(np.median(A))#輸出中位數(shù) # print(np.cumsum(A))#逐步累加，前n項(xiàng)和 # print(np.diff(A))#兩兩相減 # print(np.nonzero(A))#輸出非零數(shù)的坐標(biāo)（行列分開(kāi)輸出） # print(np.sort(A))#逐行排序，不是整體排序 # print(np.transpose(A))#矩陣的轉(zhuǎn)置，非常重要 # print((A.T).dot(A))#矩陣的轉(zhuǎn)置，非常重要 # print(np.clip(A, 5, 9))#小于5的等于5， 大于9的等于9，中間的不變 # print(np.mean(A,axis = 0))#0代表列，1代表行###numpy的索引 # A = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) # print(A) # print(A[2])#索引出整行 # print(A[1][1])#類(lèi)似c的數(shù)組索引 # print(A[1, 1])#同上 # print(A[2, :])#切片，取出整行 # print(A[2, 0:2]) # for column in A.T:#無(wú)法直接迭代列，轉(zhuǎn)置后可以迭代到 # print(column) # print(A.flatten())#改變數(shù)組結(jié)構(gòu) # for item in A.flat:#返回一個(gè)迭代器 # print(item)###numpy的array合并 # A = np.array([1,1,1])[:, np.newaxis]#在后面增加一個(gè)維度，所以結(jié)構(gòu)是3，1， 若在前面則是1， 3 # B = np.array([2,2,2])[:, np.newaxis] # # C = np.vstack((A, B)) # # D = np.hstack((A, B))#進(jìn)行左右合并 # # print(np.vstack((A, B)))#對(duì)數(shù)組進(jìn)行上下的合并，注意要求參數(shù)是元組 # # print(A.shape, C.shape) # # print(D.shape) # #print(A.T)#序列無(wú)法轉(zhuǎn)置 # # print(A[:,np.newaxis].shape)#增加了一個(gè)維度，現(xiàn)在可以轉(zhuǎn)置了 # # print(B[:,np.newaxis].shape) # print(A) # print(B) # C = np.concatenate((A, B, B, A), axis = 0)#被合并的維度必須大于1， 可以進(jìn)行多個(gè)array的合并，0表示合并的維度 # print(C) # C = np.concatenate((A,B), axis = 1) # print(C)###numpy array的分割 # A = np.arange(12).reshape(3, 4) # print(A) # print() # # print(np.split(A,3, axis=0))#0是按列分成3行 # #print(np.array_split(A, 3, axis = 1))#不等分割 # print(np.vsplit(A, 3))#按照縱向分割 # print(np.hsplit(A, 2))#按照橫向分割###numpy的賦值 # a = np.array([0, 1, 2, 3])#默認(rèn)都是整型 # # b = a # # c = a # # d = b # # a[0] = 11#改變a, b與c都會(huì)變;d也完全等于a。都指向同一個(gè)對(duì)象 # # print(a) # # print(b is a) # # print(d is a) # b = a.copy()#deep copy不會(huì)關(guān)聯(lián)，不會(huì)互相影響 # a[3] = 44 # print(b)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的numpy学习记录的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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