今天開始進行對numpy庫的學習為了以後使用python進行機器學習開闢道路
為了方便在文件開頭可以
import numpy as np
這個函式實際上是
numpy.array(object, dtype = none, copy = true, order = none, subok = false, ndmin = 0)
想一想要儲存乙個陣列我們需要知道內容有哪些？
首先是需要乙個帶數字的列表也就是object
其次是資料型別dtype，當數字過大的時候我們想要把資料儲存為什麼形式的在有些情況下需要告訴計算機
剩下的ndmin表示的是最小維度也，也就是最小希望生成多少維的陣列。
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
,6])
#一維陣列
arr = np.array([[
1,2,
3],[
4,5,
6],[
7,8,
9]])
#生成二維陣列
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
,6])
#一維陣列
a1 = arr[0]
#訪問陣列中的第乙個元素
a2 = arr[0:
3]#訪問陣列中從下標為0開始往後數3個，返回的還是乙個一維陣列
arr = np.array([[
1,2,
3],[
3,4,
5]])
#二維陣列
a1 = arr[0]
#訪問二維陣列中的第一行，返回的是乙個一維陣列
a2 = arr[0:
3]#訪問二維陣列中前三個元素，返回的是乙個二維陣列
dim = np.ndim(arr)
#陣列的維度，一維陣列就是1二維陣列就是2
（n,m） = np.shape(arr)
#陣列的形狀，比如陣列是個3*4的矩陣那麼就返回（3，4）
size = np.size(arr)
#陣列中的元素總數，正好也可以用來求一維陣列的長度
arr = np.empty([3
,4],dtype =
int)
#生成乙個3*4的陣列，如果後面的dtype不設定的話預設為浮點數，注意這樣初始化的陣列中的元素的值是不確定的
arr = np.zeros(5)
#生成乙個長度為5的全是0的陣列
arr = np.ones(5)
#生成乙個長度為5的全是1的陣列
a =(1
,2,3
)arr = np.asarray(a)
#將乙個已知的元組上建立乙個陣列
arr = np.arange(5)
#將會生成[0,1,2,3,4]
arr = np.arange(10,
20,2)
#將會生成[10,12,14,16,18]注意這裡並沒有20
arr = np.linspace(1,
10,10)
#意思是從1開始到10結束線性生成10個數[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
arr = np.logspace(1,
10,num =10)
#意思是預設以10為底數指數範圍為1到10生成10個數[10,10^2,...10^10]
arr = np.logspace(1,
10,base =
3,num =10)
#意思是以3為底，指數範圍1到10生成10個數[ 3 9 27 81 243 729 2187 6561 19683 59049]
arr = np.array([1
,2,3
,4,5
])arr1 = arr #對arr1進行操作的時候，訪問的其實都是arr的值，因此，修改arr1會影響arr
arr1 = arr.copy(
)#對arr進行拷貝，生成了新的陣列，這樣得到的陣列arr1是新的陣列，對其進行操作不會影響arr的值
a = np.array([1
,2,3
,4,5
,6,7
,8])
a.reshape(2,
4)#輸出結果為[[1,2,3,4]
# [5,6,7,8]]
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