假期學習總結1 Numpy基礎操作

1.numpy：numpy系統是python的一種開源的數值計算擴充套件。這種工具可用來儲存和處理大型矩陣，比python自身的巢狀列表(nested list structure)結構要高效的多(該結構也可以用來表示矩陣(matrix))。

2.基礎操作：

import numpy as
np#建立陣列
list_array=[1,2,3
]print(np.array([list_array,list_array]))
#建立全為0的陣列
print(np.zeros(shape=(3,4
)))#建立全為1的陣列
print(np.ones(shape=(3,4
)))#建立單位矩陣
print(np.eye(
3,4))
#建立支援浮點數的陣列
print(np.arange(
1,10,0.5
))#建立不支援浮點數的陣列
print(range(
1,10,2
))#建立0-1的隨機數
print(np.random.rand(
10))
#建立10個服從標準正態分佈的隨機數
print(np.random.randn(
10))
#建立1-10的隨機數
print(np.random.randint(
10))
#檢視陣列的維度
array_test=np.array([list_array,list_array])
print(array_test.ndim)
#檢視陣列的行數和列數
print(array_test.shape)
#檢視陣列元素的元素總個數
print(array_test.size)
#檢視陣列的資料型別
print(array_test.dtype)
#訪問元素
b=np.array([[1,2,3
], [
4,5,6
], [
7,8,9
]])print(b[
1:,1:])#得到5，6，8
，9冒號的意思是訪問第2行及以後
print(b[
0:2,0:2
])#將陣列轉換成矩陣
c=b.reshape(3,3
)print(c)
#矩陣間的乘法
e=np.matrix(np.arange(12).reshape(3,4
))print(c.dot(e))

view code

import numpy as
npa=np.arange(6).reshape(2,3
)b=np.arange(3).reshape(1,3
)c=np.arange(8).reshape(2,4
)#axis為0 按照垂直方向合併陣列，列數相同
print(np.concatenate([a,b],axis=0
))print(np.vstack([a,b]))
#axis為1，按照水平方向合併陣列，行數相同
print(np.concatenate([a,c],axis=1
))print(np.hstack([a,c]))
#陣列的分割
d=np.arange(8
)print(
"d為：")
print(d)
print(np.split(d,[
2,5]))#分成3部分0-1，2-4
，5以後
print(np.split(d,
2))#平均分成2部分
#矩陣的分割
print(np.split(c,
2,axis=0
))#將矩陣按照水平方向分割成2部分
print(np.split(c,
2,axis=1
))#將矩陣按照垂直方向分割成兩部分
#求一維陣列的元素和,最大值，最小值
print(np.sum(d))
print(np.min(d))
print(np.max(d))
#多維度陣列聚合
print(np.sum(a,axis=0))#將a的每一列相加，axis=1將a的每一行相加
print(np.mean(a))#取整個矩陣的均值，同樣可以有axis引數
#分位數
print(np.percentile(d,q=25))#d陣列中25%的數小於列印出的這個數