python numpy的一些常用操作

一. np.array()

多種資料型別：

datalist = np.array(datalist, dtype =

object
)

datalist = datalist[ datalist[

:, sort_axis]
.argsort(
)]

# list轉array

row = np.array(row)
#行轉列
col = row.reshape(-1
,1)1
)

np.arange()，使用start，stop， step（預設1）引數，不包括stop。

usage:numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=none)

np.linspace，使用引數start、stop、 取樣個數num，預設包括stop，也可以用endpoint=false設定不包括。

usage:numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=true, retstep=false, dtype=none)

三. 建立固定大小二維list

參考.

# 這種方法是建立5個對同乙個列表的引用

data =[[
none]*
5]*5
# 這種方法是建立5個列表
data =[[
none]*
5for _ in
range(5
)]

np.r_　：按行拼接

np.c_　：按列拼接

import numpy as np

np.r_[datalist1, datalist2]
np.c_[datalist3, datalist4]

五. ndarray中元素保留小數點後固定位數

保留n位：np.round(data, n)，這裡data中元素本來是float型別。

datalist = np.

round
(datalist,
6)

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