Numpy 學習01 常量

注：文章**示例均匯入 import numpy as np

numpy 庫 包括以下幾個常量：np.nan、 np.inf、np.pi、 np.e

表示空值 np.nan=np.nan=np.nan

兩個np.nan不相等

【例1-1】 判斷兩個np.nan的關係

#兩個np.

nan 不相等
import numpy as np
print
(np.
nan== np.
nan) #false
print
(np.
nan!= np.
nan) #true

**示例：

【例1-2】計算ndarray中非數值常量的數量

import numpy as np

x = np.
array([
2,1,
3,np.nan,0]
)print
(x) #[
2.1.
3. nan 0.
]y = np.
isnan
(x)print
(y) #[false false false true false]
z = np.
count_nonzero
(y)print
(z) #1

2.【例2】判斷inf ，inf ， infty ， infinity ， pinf之間的關係

import numpy as np

print
(np.inf == np.inf)
print
(np.inf == np.infty)
print
(np.infty == np.
infinity
)print
(np.
infinity
== np.
pinf
)

輸出結果：

true
true
true
true

【例3】列印圓周率

import numpy as np

print
(np.pi) #3.141592653589793

import numpy as np

print
(np.e) #輸出2.718281828459045

import numpy as np

print
(np.euler_gamma) #輸出0.5772156649015329

【例6-1】判斷none和newaxis的關係

import numpy as np

print
(none == np.newaxis)

結果：true

>>

>
import numpy as np
>>
>x = np.array([0
,1,2
,3])
>>
>
print
(x)>>
>
print
(x.shape)
#表示x是一維的ndarray變數[0
123]
(4,)
>>
>x1 = x[np.newaxis,:]
>>
>
print
(x1)
>>
>
print
(x1.shape)
#表示x1是二維的ndarray變數1*4[[
0123
]](1
,4)>>
>x2 = x[
:,np.newaxis]
>>
>
print
(x2)
>>
>
print
(x2.shape)
#x2是二維的ndarray變數 4*1[[
0][1
][2]
[3]]
(4,1
)

Numpy學習01 常數

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