#author lipengfei
#coding --utf-8---
'''陣列的一些基本應用'''
import numpy as np
my_list = [1, 2, 3]
x = np.array(my_list)
print('列表：', my_list)
print('array: ', x)
print(x.shape,x.ndim)#行列
print(np.array([1, 2, 3]) - np.array([4, 5, 6]))
n = np.arange(0, 30, 2)
print(n)
n = n.reshape(3, 5)
print('reshape後: ')
print(n)
print('ones:\n', np.ones((3, 2)))#返回乙個給定形狀和型別的新陣列，用1填充。
print('zeros:\n', np.zeros((3, 2)))#返回給定形狀和型別的新陣列，用零填充。
print('eye:\n', np.eye(3))#返回乙個對角線為1的矩陣
print('one_like',np.ones_like(n))#返回與給定陣列具有相同形狀和型別的陣列，都是1
print('diag:\n', np.diag(my_list))
print('*操作：\n', np.array([1, 2, 3] * 3))
print('repeat：\n', np.repeat([1, 2, 3], 3))
p1 = np.ones((3, 3))
p2 = np.arange(9).reshape(3, 3)
print('縱向疊加: \n', np.vstack((p1, p2)))
print('橫向疊加: \n', np.hstack((p1, p2)))
'''加減乘除點乘'''
print('p1: \n', p1)
print('p2: \n', p2)
print('p1 + p2 = \n', p1 + p2)
print('p1 * p2 = \n', p1 * p2)
print('p2^2 = \n', p2 ** 2)
print('p1.p2 = \n', p1.dot(p2))#矩陣乘
'''轉置'''
p3 = np.arange(6).reshape(2, 3)
print('p3形狀: ', p3.shape)
print(p3)
p4 = p3.t #進行轉置
print('轉置後p3形狀: ', p4.shape)
print(p4)
'''強制型別轉換'''
print('p3資料型別:', p3.dtype)
print(p3)
p5 = p3.astype('float')
print('p5資料型別:', p5.dtype)
print(p5)
''''''
a = np.array([-4, -2, 1, 3, 5])
print('sum: ', a.sum())
print('min: ', a.min())
print('max: ', a.max())
print('mean: ', a.mean())#對所元素求均值
print('std: ', a.std())#求標準差 即方差
'''同時numpy中的std求標準差是除以n
panda中的std求標準差是除以n-1
如是總體,標準差公式根號內除以n,
如是樣本,標準差公式根號內除以（n-1),'''
print('argmax: ', a.argmax())#最大值的索引，返回最大值的位置
print('argmin: ', a.argmin())#最小值的索引，返回最小值的位置
'''切片與索引'''
r = np.arange(36).reshape((6, 6))
print('r: \n', r)
print('r[2, 2]: \n', r[2, 2])
print('r[3, 3:6]: \n', r[3:5, 3:6])
#布林型操作，每個元素與某個進行比較，進行乙個廣播操作
r > 30
print(r)
r[r>30] = 30
print(r)
r2 = r[:3,:3]
print(r2)
r2[:] = 0
print(r2)
print(r)
r3 = r.copy()
print(r3)
r3[:] =1
print(r)
t = np.random.randint(0, 10, (4, 3))
print(t)
for row in t:
print(row)
# 使用enumerate()
for i, row in enumerate(t):
print('row {} is {}'.format(i, row))
t2 = t ** 2
print(t2)
# 使用zip對兩個array進行遍歷計算
for i, j in zip(t, t2):
print('{} + {} = {}'.format(i, j, i + j))
x = np.zeros(10)
print(x)
x.transpose()#進行轉置，二維分為0，1軸，三維分為0，1，2軸
print(x)
x.reshape(-1, 2)
print(x)
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