# numpy 常用功能
import numpy as np
a = np.array([1
,2,5
])# 產生乙個陣列
out = a.shape
print
("a的shape(形狀為): "
, out)
#輸出: a的shape(形狀為): (3,)
a = np.array([[
0.5,
0.2,
0.3],[
0.3,
0.5,
0.2],[
0.2,
0.3,
0.5]])
out = a.shape
print
("a的shape(形狀為): "
, out)
#輸出: a的shape(形狀為): (3, 3)
# a.shape其實是個元組tuple 可以用訪問listd的方式訪問元組tuple
print
(a.shape[0]
)#輸出: 3 ##訪問元組的第0個
# 為啥a 是(3,) a 是(3,3)?
# 當array() 小括號裡只有一層 a就是一維的 兩層 就是兩維的
# 可以輸入一下命令檢視 維度
out1 = a.ndim
out2 = a.ndim
print
("a的維度是: {}, a的維度是: {}"
.format
(out1, out2)
)# a的維度是: 1, a的維度是: 2
# 練習
# 試試一下命令
b = np.array([[
1,2]
])b.shape
b.ndim
# 輸入乙個矩陣要輸入那麼多方括號類似我了,有什麼快捷的方法?
new_a = np.array(
[0.5
,0.2
,0.3
,0.3
,0.5
,0.2
,0.2
,0.3
,0.5])
.reshape(3,
3)# 試試 new_a 和 a 一樣嗎?
new_a2 = np.array(
[0.5
,0.2
,0.3
,0.3
,0.5
,0.2
,0.2
,0.3
,0.5])
.reshape(1,
9)# 看看new_a2 變成了什麼
# 對 reshape(n, m) 就是把 array 變成 n * m 維
# 那矩陣乘法如何實現呢
a = np.arange(9)
.reshape(3,
3)'''a =
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
'''b = np.arange(1,
10).reshape(3,
3)'''b =
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
'''# np.arange(9) 與 range(9) 類似 生成 0-8 的陣列
# np.arange(1,9) 與 range(1,9) 類似 生成 1-8 的陣列
out = np.dot(a, b)
# np.dot() 實現矩陣相乘
print
(out)
'''輸出:
[[ 18 21 24]
[ 54 66 78]
[ 90 111 132]]
'''out = a * b # 這樣是對應乘
print
(out)
'''輸出:
[[ 0 2 6]
[12 20 30]
[42 56 72]]
'''## 矩陣轉置
a = np.arange(9)
.reshape(3,
3)'''out[122]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
'''a.t
a.transpose(
)# 兩個是一樣的
'''out[123]:
array([[0, 3, 6],
[1, 4, 7],
[2, 5, 8]])
'''# max, argmax
a = np.array([1
,2,3
,0])
a.max()
# 與 max(a) 相同
a.min()
a.argmax(
)# 返回最大值的下標 a 中 a[2] = 3是最大的 所以返回 2
a.argmin(
)# 類似 sum()求和 numpy 有 a.sum() 使用後者會更快一些
# a.sort() 等價 sort(a) 排序
a.mean(
)# 求平均值
a.trace(
)# 跡
## 差不多你想要的簡單功能 在網上找 應該會找到
#### 介紹一下 切片 切片的操作 np.array 和 list 基本是一樣的 參考**
a = np.arange(10)
# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])a[0
]# a的第0個 # out[119]: 0a[-
4]# a的倒數第四個 # out[119]: 6a[:
]#從左往右 # out[124]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])a[:
:-1]
#從右往左 # array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]) 也就是倒序a[1
:6]# out[126]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 從1到 6-1a[:
6]# array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) 從頭單6-1a[6
:]# array([6, 7, 8, 9]) 從6到尾
# a[這裡是開始索引:這裡是結束索引:這是step/(幾個幾個數?)]a[1
:-1:
2]# 猜猜輸出多少????
# 可以連續切片a[:
8][2
:5][
-1:]
#相當於：
#a[:8]=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
#a[:8][2:5]= [2, 3, 4]
#a[:8][2:5][-1:] = 4
# 很重要!!!!
a = np.arange(10)
print
(a)# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b = a
print
(b)# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]b[0
]=99print
(a)# [99 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# 為啥b 也跟著變了
#可以試試這個命令
a is b
# out[132]: true
id(a)
#out[133]: 1692231906688
id(b)
#out[134]: 1692231906688
## 其實為了節省記憶體 b = a 其實是給 a 起了個小名 叫 b 如同給 你起了個小名,叫那個都是你,修改哪個,都會變
# 如果是 b = a.copy()
a = np.arange(10)
print
(a)# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b = a.copy(
)print
(b)# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]b[0
]=99print
(b)# [99 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print
(a)# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 這樣也正常了
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