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numpy随机生成01矩阵_NumPy数组基本介绍

發(fā)布時間:2025/4/5 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 numpy随机生成01矩阵_NumPy数组基本介绍 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

本文作者:孫曉玲

文字編輯:錢夢璇

技術(shù)總編:張? ?邯

NumPy是短語“Numerical Python”的縮寫,NumPy庫是一個功能強大的Python庫,主要用于對多維數(shù)組進行計算,其提供了大量的庫函數(shù)和算法,幫助程序員輕松地進行數(shù)值計算。作為一個第三方庫,NumPy庫在使用之前需要提前安裝,最簡單的方式就是在命令提示符窗口鍵入“pip install numpy”。

NumPy庫中的矩陣模塊為ndarray(數(shù)組)對象。調(diào)用NumPy數(shù)組的array函數(shù)的基本語法如下:

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)各參數(shù)的含義如下表所示:

1

生成NumPy數(shù)組

我們先生成一個NumPy數(shù)組,輸出查看一下:

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(a)

輸出結(jié)果:

輸出的結(jié)果為類似列表的形式,但明顯看出不同于列表,列表的元素之間是由逗號分隔,輸出結(jié)果的元素之間以空格分隔。

我們可以對生成的數(shù)組用數(shù)據(jù)方法查看其屬性,這些方法對一般的數(shù)據(jù)類型都是通用的。

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(a.sum()) #計算總和print(a.min()) #求最小值print(a.max()) #求最大值print(a.cumsum()) #計算累計和print(type(a)) # 查看數(shù)據(jù)類型print(a.dtype) # >查看數(shù)組元素數(shù)據(jù)類型print(a.size) # 長度print(a.shape) # 形狀

輸出結(jié)果:

通過數(shù)據(jù)分析方法可以查看“a”的數(shù)據(jù)信息并做一些簡單的描述性統(tǒng)計。由輸出結(jié)果我們也可以發(fā)現(xiàn),“a”的數(shù)據(jù)類型為“numpy.ndarray”,確實不是列表。

2

NumPy數(shù)組屬性

學(xué)習(xí)一個新的數(shù)據(jù)類型,首先需要知道如何查看它的屬性,下面我們通過生成一個二維數(shù)組學(xué)習(xí)查看NumPy數(shù)組屬性的一些方法及屬性含義。

a = np.array([[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]])print(type(a)) # NumPy數(shù)組實際上被稱為ndarrayprint(a.dtype) # int32print(a.size) # 25print(a.shape) # (5, 5) 數(shù)組的形狀是它有多少行和列print(a.itemsize) # 4print(a.ndim) # 2print(a.nbytes) # 100

itemsize屬性是每個元素占用的字節(jié)數(shù)。這個數(shù)組的數(shù)據(jù)類型是int32,一個int32中有32位,一個字節(jié)中有8位,除以32除以8,你就可以得到它占用了多少字節(jié),在本例中是4(因電腦而異)。ndim 屬性是數(shù)組的維數(shù),這里是二維數(shù)組。nbytes 屬性是數(shù)組中的所有數(shù)據(jù)消耗掉的字節(jié)數(shù),一共25個元素,每個元素占4個字節(jié),一共占4*25=100個字節(jié)。

3

NumPy數(shù)組切片

往往我們在使用數(shù)據(jù)的時候并不是對整個數(shù)據(jù)進行操作,我們需要的是滿足一定條件的數(shù)據(jù),所以數(shù)據(jù)切片在數(shù)據(jù)清洗中起著至關(guān)重要的作用,接下來將為大家介紹NumPy數(shù)組的切片機制,這里以剛剛生成的二維數(shù)組為例。

多維數(shù)組的切片以逗號為分隔對各維度切片,在二維數(shù)組中就只有一個逗號,逗號前為行切片逗號后為列切片。現(xiàn)在我想得到以下四種切片結(jié)果:

1.所有行第一列;

2.第0行所有列;

3.第0列1到4行;

4.索引值能被2整除的所有行能被2整除的所有列。

為了輸出結(jié)果的美觀,這里使用交互式呼叫方式輸出。

a[:, 1]a[0, 1:4]a[1:4, 0]a[::2,::2]

輸出結(jié)果:

這樣就得到切片得到我們想要的數(shù)據(jù)啦。

4

常用快捷NumPy數(shù)組函數(shù)現(xiàn)在為大家介紹幾個常用的快捷生成NumPy數(shù)組的函數(shù)。1.全零數(shù)組

??可以指定數(shù)組的行列元素個數(shù),具體程序如下:

import numpy as npa = np.zeros((5,5)) # 創(chuàng)建全0數(shù)組print(a)得到了一個5×5的全零數(shù)組,輸出結(jié)果如下:

2.全一數(shù)組有時候,我們需要一個全一數(shù)組,具體程序如下:b = np.ones((5,2)) # 創(chuàng)建全1數(shù)組print(b)得到了一個5×2的全一數(shù)組,輸出結(jié)果如下:

3.全指定數(shù)字?jǐn)?shù)組

??更一般的,我們也可以得到全部都是指定數(shù)字的數(shù)組,例如全部是數(shù)字7,具體命令如下:

c = np.full((2,2), 7) # 創(chuàng)建全7數(shù)組print(c)得到了一個2×2的全部是數(shù)字7數(shù)組,輸出結(jié)果如下:

4.單位矩陣數(shù)組

??如果想得到單位矩陣,可用如下程序:

d = np.eye(3) # 創(chuàng)建單位矩陣,3行3列print(d)?得到單位矩陣如下:

?

5.隨機數(shù)數(shù)組

??類似于stata中的隨機數(shù)函數(shù),NumPy也有創(chuàng)建隨機數(shù)的函數(shù),程序如下:

e = np.random.random((2,2)) # 創(chuàng)建隨機數(shù)數(shù)組print(e)得到2×2的隨機得到單位矩陣如下:

?

關(guān)于NumPy數(shù)組的基本內(nèi)容就介紹到這里啦,希望對您有所幫助。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的numpy随机生成01矩阵_NumPy数组基本介绍的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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