numpy是用於資料科學計算的基礎模組，不但能夠完成科學計算的任務，而且能夠被作為高維資料的容器，可用於儲存和處理大型矩陣。
陣列ndarray的屬性包括以下幾個：
屬性說明
ndim
陣列的維數
shape
陣列的形狀 （對於m*n的矩陣，形狀為(m,n)）
size
陣列的尺寸，即元素個數
dtype
陣列元素的型別(data-type)
itemsize
陣列中每個元素的大小(以位元組為單位)
numpy提供的array函式可以建立一維或者多維陣列，基本使用的語法為
numpy.array(
object
, dtype=
none
, copy=
true
, order=
'k',subok=
false
,ndmin=
0)
說明object
想要建立的陣列
dtype
陣列所需的資料型別(data-type)
ndmin
指定生成陣列應該具有的最小維數(預設為none)
陣列建立用到的函式：函式
說明numpy.arange(m,n,i)
以開始值m,終值為n,步長為i建立陣列
numpy.linspace(m,n,i)
以開始值m,終值為n,元素個數為i建立陣列
numpy.logspace(m,n,i)
與linspace()類似,但它建立的是等比數列
numpy.zeros((m,n))或numpy.empty((m,n))
建立m行n列的全為0的陣列
numpy.ones((m,n))
建立m行n列的全為1的陣列
numpy.eye(n)
建立主對角線為1其餘為0的陣列(類似單位矩陣)
numpy.diag([ ])
建立類似對角矩陣的陣列
numpy.random.rand(m,n)
建立乙個m*n的隨機數組
ndarray類的形態操作方法：方法
說明ndarray.reshape(n,m)
陣列的重塑,重塑為n*m的陣列
ndarray.reval()
將陣列橫向展開
ndarray.flattern()
展開陣列，預設橫向展開,加引數』f』縱向展開
ndarray.hstack(arr1,arr2)
將陣列arr1和arr2橫向組合
ndarray.vstack(arr1,arr2)
將陣列arr1和arr2縱向組合
ndarray.concatenate(arr1,arr2,axis)
axis=1同hstack(), axis=0同vstack()
ndarray.hspilt(arr1,n)
將arr1橫向切割,n為切割位置
ndarray.vspilt(arr1,n)
將arr1縱向切割,n為切割位置
ndarray.spilt(axis)
axis=1同hspilt(),aixs=0同vspilt()
用於建立隨機數的幾個函式:函式
用途rand(m,n)
生成均勻分布的隨機數
randn(m,n)
生成正態分佈的隨機數
randint(low,high)
生成有上下限範圍的隨機數
import numpy as np #匯入numpy庫
arr1 = np.array([1
,2,3
,4])
#建立一維陣列
print
("建立的陣列為"
, arr1)
#列印陣列內容
arr2 = np.array([[
1,2]
,[3,
4]])
#建立二維陣列
print
("建立的陣列為"
, arr2)
#列印陣列內容
print
(arr1.size)
#列印陣列的尺寸
print
(arr1.dtype)
#列印陣列arr1的資料型別
print
(arr1.shape)
#列印陣列的形狀
print
(arr1.itemsize)
#列印陣列元素的大小
np1 = np.arange(0,
1,0.1)
#使用arange函式建立陣列
print
(np1)
np2 = np.linspace(0,
1,10)
#使用linspace建立陣列
print
(np2)
np3 = np.logspace(0,
1,10)
#使用logspace建立陣列
print
(np3)
np4 = np.zeros((3
,3))
#使用zeros函式建立陣列
print
(np4)
np5 = np.ones((3
,3))
#使用ones函式建立陣列
print
(np5)
np6 = np.diag([1
,2,3
])#使用diag函式建立陣列
print
(np6)
np7 = np.random.rand(3,
3)#使用rand函式建立陣列
print
(np7)
np8 = np.random.randn(3,
3)#使用randn函式建立陣列
print
(np8)
np9 = np.random.randint(0,
100, size=[2
,5])
#使用randint函式建立陣列,size=[m,n]表示建立m*n的陣列
print
(np9)
Python Numpy陣列計算
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