06 numpy陣列內部操作

import numpy as np

a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(np.resize(a,(3,3)),"\n--------")#改變陣列的形狀
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
#[[ 1 2 3 10 11 12]
# [ 4 5 6 13 14 15]]
#2.insert
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(np.insert(c,5,[7,8,9]))#在5後面插入，不會改變原陣列
print(np.insert(c,1,[9,99,999],axis=0))#增加陣列,尾部插入,按照行新增
print(np.insert(c,2,[[9,99],[8,88]],axis=1))#增加陣列,尾部插入，按照面新增
#3.delete
d=np.arange(12).reshape(3,4)
print(np.delete(d,5))#刪除5
print(np.delete(d,0,axis=0))#刪除含有0的那一行
print(np.delete(d,0,axis=1))#刪除含有0的那一列
#4.unqie去重
e=np.array([1,2,7,4,5,6,1,2,7,4])
print("----------------\n",np.unique(e))
u,index=np.unique(e,return_index=true)
#去重後陣列的索引 index
#去重後陣列元素 u
print(e[index])#根據下表重建陣列
u,indexid=np.unique(e,return_inverse=true)#下標表示重複
print(e[indexid])#根據下表重建陣列
u,nums=np.unique(e,return_counts=true)
print(nums)#返回重複次數

06 numpy 陣列的索引切片和遍歷

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numpy.random模組中，有很多可以生成隨機數的函式。在此，對以下的內容進行說明 生成正態分佈的隨機數。生成二項式的隨機數。生成beta分布的隨機數。生成gamma分布的隨機數。生成卡方分布的隨機數。以上內容，使用 進行說明。numpy.random.rand 返回一組0.0到1.0之間的隨機...

06 numpy 布林型索引 集合運算 排序

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