Numpy 對於矩陣的操作持續更新

>>> import

numpy as np
>>> a = np.random.randint(10,size=(5,5))
>>>a
array([[0, 8, 3, 0, 2],
[0, 6, 6, 6, 3],
[0, 3, 6, 8, 7],
[2, 6, 1, 4, 4],
[4, 1, 5, 6, 4]])

１. 陣列切片

隨機生成５ｘ５的乙個矩陣

提取矩陣第ｎ列

>>> a[:,3]

array([0, 6, 8, 4, 6])

提取矩陣第ｎ行

>>> a[3,:]

array([2, 6, 1, 4, 4])

提取矩陣第ｎ行到第ｎ＋ｍ行

>>> a[1:4]

array([[0, 6, 6, 6, 3],
[0, 3, 6, 8, 7],
[2, 6, 1, 4, 4]])

提取矩陣第ｎ行到第ｎ＋ｍ列

>>> a[:,1:4]

array([[8, 3, 0],
[6, 6, 6],
[3, 6, 8],
[6, 1, 4],
[1, 5, 6]])

使用布林陣列選取資料集中大於４的數字

>>> a[a>4]

array([8, 6, 6, 6, 6, 8, 7, 6, 5, 6])

使用布林陣列選取資料集中第二列大於３的數字所在的行

>>> a[a[:,1]>3]

array([[0, 8, 3, 0, 2],
[0, 6, 6, 6, 3],
[2, 6, 1, 4, 4]])

使用布林陣列選取資料集中第二列等於３的數字所在的行

>>> a[a[:,1]==6]

array([[0, 6, 6, 6, 3],
[2, 6, 1, 4, 4]])

使用布林陣列設定值，把陣列ａ中小於４的值都設定為０

>>> a[a<4]=0

>>>a
array([[0, 8, 0, 0, 0],
[0, 6, 6, 6, 0],
[0, 0, 6, 8, 7],
[0, 6, 0, 4, 4],
[4, 0, 5, 6, 4]])

使用一維布林陣列設定整行或列：把第一列中含有數字６的行，全部設定為７

>>> a[a[:,1]==6]=7

>>>a
array([[0, 8, 3, 0, 2],
[7, 7, 7, 7, 7],
[0, 3, 6, 8, 7],
[7, 7, 7, 7, 7],
[4, 1, 5, 6, 4]])

取特定順序行的陣列，通過傳遞乙個列表或整形ndarray來指定想要的順序

>>> a[[1,3,4]]

array([[7, 7, 7, 7, 7],
[7, 7, 7, 7, 7],
[4, 1, 5, 6, 4]])

２．陣列索引

返回ａｒｒａｙ中數字６的索引值

>>> np.where(a==6)

(array([1, 1, 1, 2, 3, 4]), array([1, 2, 3, 2, 1, 3]))

返回的是乙個ｔｕｐｌｅ，第乙個代表的是按列查詢的索引值，第二個代表的是按行查詢的索引值

類似的

>>> np.argwhere(a==6)

array([[1, 1],
[1, 2],
[1, 3],
[2, 2],
[3, 1],
[4, 3]])

返回的是乙個ａｒｒａｙ

３．型別轉換

型別轉換

>>>a.astype(np.float)

array([[0., 8., 3., 0., 2.],
[0., 6., 6., 6., 3.],
[0., 3., 6., 8., 7.],
[2., 6., 1., 4., 4.],
[4., 1., 5., 6., 4.]])
>>>a.astype(np.str)
array([['0
', '
8', '
3', '
0', '2'
], ['0
', '
6', '
6', '
6', '3'
], ['0
', '
3', '
6', '
8', '7'
], ['2
', '
6', '
1', '
4', '4'
], ['4
', '
1', '
5', '
6', '
4']], dtype='
')

陣列和純量之間的操作

>>> a*a

array([[ 0, 64, 9, 0, 4],
[ 0, 36, 36, 36, 9],
[ 0, 9, 36, 64, 49],
[ 4, 36, 1, 16, 16],
[16, 1, 25, 36, 16]])
>>> a-a
array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]])

純量的算術操就是把操作值作用於每乙個元素

>>> a-3array([[-3,  5,  0, -3, -1],

[-3, 3, 3, 3, 0],
[-3, 0, 3, 5, 4],
[-1, 3, -2, 1, 1],
[ 1, -2, 2, 3, 1]])
>>> a*3array([[ 0, 24, 9, 0, 6],
[ 0, 18, 18, 18, 9],
[ 0, 9, 18, 24, 21],
[ 6, 18, 3, 12, 12],
[12, 3, 15, 18, 12]])

numpy對於矩陣的一些基本操作

import numpy as np n1 np.array 1,2 3,4 n2 np.array 1,2 3,6 矩陣加矩陣，對應位置相加，但是shape必須相同 也就是必須都是2 2的 print n1 n2 2 4 6 10 矩陣與標量相加，就是將標量挨個加到矩陣元素中去 print n1 ...

numpy矩陣的基礎操作

import numpy delimiter分隔符，dtype資料格式 word alcho numpy.genfromtxt d qiujiahao4.txt delimiter dtype str print type word alcho print word alcho 0 1 2 3 4 ...

docker 常用操作持續更

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