numpy函式的使用

2022-06-20 13:03:12 字數 3534 閱讀 6150

import

numpy as np

np.array([1,2,3])

np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

注意:

import

matplotlib.pylab as plt

#讀取二進位制資料

img_arr = plt.imread('

img_dir')

#將展示

plt.imshow(img_arr)

#將所有資料減少

plt.imshow(img_arr - 100)

#操作該numpy資料,該操作會同步到中

np.linspace(0,100,num=20)

out: array([ 0. , 5.26315789, 10.52631579, 15.78947368,

21.05263158, 26.31578947, 31.57894737, 36.84210526,

42.10526316, 47.36842105, 52.63157895, 57.89473684,

63.15789474, 68.42105263, 73.68421053, 78.94736842,

84.21052632, 89.47368421, 94.73684211, 100. ])

np.arange(0,100,2)

out: array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32,

34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66,

68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98])

#

固定隨機性

#隨機因子:系統的時間

np.random.seed(100)

arr = np.random.randint(0,100,size=(4,5))

np.random.random(size=(4,5))

out: array([[0.56229626, 0.00581719, 0.30742321, 0.95018431, 0.12665424],

[0.07898787, 0.31135313, 0.63238359, 0.69935892, 0.64196495],

[0.92002378, 0.29887635, 0.56874553, 0.17862432, 0.5325737],

[0.64669147, 0.14206538, 0.58138896, 0.47918994, 0.38641911]])

arr.shape

arr.size

img_arr.size

arr.dtype

print

(arr)

out: array([[ 8, 24, 67, 87, 79],

[48, 10, 94, 52, 98],

[53, 66, 98, 14, 34],

[24, 15, 60, 58, 16]])

print(arr[1])

out: array([48, 10, 94, 52, 98])

#

獲取二維陣列前兩行

arr[0:2]

#獲取二維陣列前兩列

arr[:,0:2] #

arr[hang,lie]

#獲取二維陣列前兩行和前兩列資料

arr[0:2,0:2]

#將陣列的行倒序

arr[::-1]

#列倒序

arr[:,::-1]

#全部倒序

arr[::-1,::-1]

將一維陣列變形成多維陣列

import

numpy as np

arr_1 = np.random.randint(0, 100, size=(20,))

arr_1.reshape((2, 10))

#把其中一維的資料設為-1,會自動計算

arr_1.reshape((5, -1))

2.  將多維陣列變形成一維陣列

arr_1 = arr.reshape(20,)

一維,二維,多維陣列的級聯,實際操作中級聯多為二維陣列

#

按照行來進行級聯

np.concatenate((arr,arr,arr),axis=1)

#按照列來進行級聯

np.concatenate((arr,arr,arr),axis=0)

級聯需要注意的點:

arr.sum(axis=1)

arr.max()

arr.min()

其他聚合操作

function name nan-safe version description

np.sum np.nansum compute sum of elements

np.prod np.nanprod compute product of elements

np.mean np.nanmean compute mean of elements

np.std np.nanstd compute standard deviation

np.var np.nanvar compute variance

np.min np.nanmin find minimum value

np.max np.nanmax find maximum value

np.argmin np.nanargmin find index of minimum value

np.argmax np.nanargmax find index of maximum value

np.median np.nanmedian compute median of elements

np.percentile np.nanpercentile compute rank-based statistics of elements

np.any n/a evaluate whether any elements are true

np.all n/a evaluate whether all elements are true

np.power 冪運算

np.sort()與ndarray.sort()都可以,但有區別:

np.sort(arr,axis=0)

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