《Numpy筆記》 1 基本認識

2021-10-03 17:42:41 字數 2699 閱讀 3220

計算式

#一元計算函式

np.mean(a)

#等於 a.mean()

np.max

(a)np.

min(a)

np.abs

(a) np.fabs(a)

np.sqrt(a)

#開方np.square(a)

#平方np.log(a) np.log10(a) np.log2(

)np.ceil(a) np.floor(a)

#浮點np.rint(a)

#四捨五入

np.modf(a)

#將元素的小數與整數分離,返回包含兩個陣列的tuple

np.exp(a)

#指數np.sign(a)

#符號對應的值,1(+),0,-1(-)

np.cos(a) np.cosh(a)

np.sin(a) np.sinh(a)

np.tan(a) np.tanh(a)

#二元計算函式+-

*/**np.maximum(x,y) np.fmax(

)#依次比較x,y中的元素,返回較大者組成的陣列

np.minimum(x,y) np.fmin(

)np.mod(x,y)

np.copysign(x,y)

#將y中的符號copy給x

<

>

<=

>=

==!=

#返回布林值

索引,切片

#一維 與list相同a[0

]#索引a[0

:4:1

]#切片,a[start:stop:step]

#多維 每個維度與一維時相同a[0

,1,2

]#這裡假設有三維陣列a。數字為索引,順序為第一維,第二維,第三維,可以單個使用,如:a[0],a[0,0]a[1

:,::

2,-1

]#一定要理解維度與索引

變換

a.reshape(shape)

#不改變陣列

a.resize(shape)

#改變陣列

a.swapaxes(ax1,ax2)

#將兩個維度調換,0是第一維,1是第二維,不能超過

a.flatten #降成一維

a.t #矩陣行列轉換

new_a = a.astype(new_type)

#copy

ls = a.tolist(

)#to list

建立陣列

import numpy as np

a = np.array(

list

/tuple

, dtype=np.

int)

np.arange(

[start,

] stop[

, step]

, dtype=

none

)np.eye(n, m=

none

, k=

0, dtype=

<

class

'float'

>

, order=

'c')

np.ones(shape, dtype=

none

, order=

'c')

np.zeros(shape, dtype=

float

, order=

'c')

np.full(shape, fill_value, dtype=

'none'

, order=

'c')

np.ones_like(a, dtype=

'none'

, order=

'k', subok=

true

, shape=

none

)#a is ndarray/list

np.zeros_like(a)

np.full_like(a,val)

np,linspace(star,stop,num=

50,endpoint=

true

,retstep=

false

,dtype=

none

,axis=0)

np.concatanate(

(a1,a2...

),axis=

0,out=

none

)

ndarray物件的屬性

a.ndim #秩

a.shape #對於矩陣,n行m列

a.size #元素個數,n*m

a.dtype #元素型別

a.itemsize #每個元素的位元組數

基本概念

#實際資料

#元資料(資料型別,維度)

#軸(axis):儲存資料的維度,最外層的維度為0,向裡則加1,不要把維度與索引搞混

#秩(rank):軸的數量

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