python Numpy基礎（多維陣列物件）

生成隨機數組

import numpy as np #匯入numpy模組

#生成隨機數組
data = np.random.randn(2,
2)#定義生成為2行2列的二維陣列
data
#輸出array的2行2列的多維陣列
array([[
-1.13431267
,0.62352469],
[-0.63744491,-
0.26528683]]
)

#所有的元素同時都乘以10

data *
10array([[
-11.34312675
,6.23524693],
[-6.37444905,-
2.65286835]]
)#對應元素進行了相加
data + data
rray([[
-2.26862535
,1.24704939],
[-1.27488981,-
0.53057367]]
)

#shape用來描述陣列每一維度的數量

data.shape
#說明data是乙個2行2列的多維陣列（2,
2）#dtype用來描述陣列的資料型別
data.dtype
#float64 標準的雙精度浮點數
dtype(
'float64'
)

每乙個陣列都有乙個shape屬性和dtype屬性

生成陣列最簡單的方式是使用array函式

data1 =[1

,2.5,5
,4,3
]arr1 = np.array(data1)
arr1
array([1
.,2.5,5.
,4.,
3.])
#觀察發現 除了浮點數 其他的元素都預設在後面生成了乙個 . 都變成了乙個浮點數
#巢狀序列，如果長度相同，會自動轉換成多維陣列
data2 =[[
1,2,
3,4]
,[5,
6,7,
8]]arr2 = np.arrary(data2)
arr2
array([[
1,2,
3,4]
,[5,
6,7,
8]])

arr = np.array([[

1.,2
.,3.
],[4
.,5.
,6.]
])#相乘arr * arr
array([[
1.,4
.,9.
],[16
.,25.
,36.]
])#相減arr - arr
array([[
0.,0
.,0.
],[0
.,0.
,0.]
])#相除2
/ arr
array([[
2.,1
.,0.66666667],
[0.5
,0.4
,0.33333333]]
)#冪運算
arr **
2array([[
1.,4
.,9.
],[16
.,25.
,36.]
])

一維陣列的索引和切片和python非常相似，有python基礎的話很容易理解

#arange 和 python中的range（）等同

arr = np.arange(10)
arrarray([0
,1,2
,3,4
,5,6
,7,8
,9])
#索引第乙個元素
arr[0]
0#切出 下標為3 到 5的元素，因為和range等同，所以也是為左閉右開 arr（[a:b]） -> a 至 b-1
arr[3:
6]array([3
,4,5
])#將下標為3 到 5的元素位置的元素修改為10
arr[3:
6]=10
arrarray([0
,1,2
,10,10
,10,6
,7,8
,9])
#當然也可以單個更改
arr[0]
=200
arrarray(
[200,1
,2,10
,10,10
,6,7
,8,9
])

在乙個二維陣列中，每個索引值對應的元素不再是乙個值 而是乙個一維陣列

#和python基礎中 其實大同小異

arr2 = np.array([[
1,2,
3],[
4,5,
6],[
7,8,
9]])
arr2[0]
array([1
,2,3
])

#單個元素可以通過遞迴的方式獲取

#方法一 
arr2[0]
[2]#在arr2中獲取第乙個列表[1,2,3]再從在中獲取下標為2的元素
3#方法二
arr2[0,
2]#在arr2中獲取第乙個列表[1,2,3]再從在中獲取下標為2的元素
3

arr3 = np.array([[

[1,2
,3],
[4,5
,6]]
,[[7
,8,9
],[10
,11,12
]]])
arr3
array([[
[1,2
,3],
[4,5
,6]]
,[[7
,8,9
],[10
,11,12
]]])
#因為arr3是乙個兩行三列的陣列 所以第乙個是([1,2,3],[4,5,6])
arr3[0]
array([1
,2,3
],[4
,5,6
])#複製arr3[0]的值給data_value
data_value = arr3[0]
.copy(
)#將第一位的所有元素的值更改為42
arr3[0]
=42array([[
[42,42
,42],
[42,42
,42]]
,[[7
,8,9
],[10
,11,12
]]])
#將data_value重新賦值給arr3[0]
arr3 [0]
= data_value
arr3
array([[
[1,2
,3],
[4,5
,6]]
,[[7
,8,9
],[10
,11,12
]]])
#類似的 arr3[1,0]返回的是乙個一維陣列
arr3[1,
0]array([7
,8,9
])

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