numpy 初步學習

1,numpy資料型別

arr.dtype　　

arr.size #返回內部多少個數
arr.shape #返回形狀
arr.ndim #返回幾維陣列
arr.astype(
'int
') #改變陣列的型別，但是只是copy原來的陣列，不會更改arr真正的資料型別
np.arange(
1,10,0.2
) #和python一樣
np.linspace(
1,10,5
) #從1到10分成5分
np.ones(
2,3) #建立全是1的陣列 2維列表三豎
np.empty(
2,4) #建立隨機數和ones差不多
arr.t #轉置 
arr=np.zeros(100) #返回全是0的陣列

arr1[1:3,1:4]  切片，先是行切，然後是列切

arr1[:,1:4]

arr2[0][0] = 10   #改變原來的array的值

arr3=arr2.copy()  #不想改變原來的值，就copy一下，是深拷貝

import random

li = [random.randint(1,10) for i in range(20
)]lst=list(filter(lambda x:x>5
,li))
print(lst)
np_lst=np.array(lst) 
np_lst[np_lst>5
] #返回true的值
np_lst
arr[(arr>5) & (arr%2==0)] 效果和上面一樣

numpy陣列建立初步

看matlab的書籍看到使用矩陣運算可以在一定程度上提高軟體的執行效率，我又想到了python，想到了numpy。且不管兩個是否一樣能夠加速軟體的執行速度，學習一點基礎的numpy似乎是很有必要了。引用numpy庫 import numpy as np 建立一維矩陣，從下面的 以及執行結果中可以看出...

numpy學習（一） numpy基礎

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Numpy學習筆記

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