Numpy：用于处理和储存大型矩阵的库
安装：
yum install numpy
conda install numpy
#import numpy as np # from numpy import random # # #np.arange类似range # a=np.arange(32).reshape((2,4,4)) # ''' # [[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]] # # [[16 17 18 19] # [20 21 22 23] # [24 25 26 27] # [28 29 30 31]]]''' # #索引 # b=a[1][2][1] #显示25 # #切片 # '''[[ 8 9 10 11] # [24 25 26 27]] # ''' # c=a[:,2,:] # # '''[[ 1 5 9 13] # [17 21 25 29]]''' # d=a[:,:,1] # # # '''[[[ 5 6] # [ 9 10] # [13 14]] # # [[21 22] # [25 26] # [29 30]]]''' # f=a[:,1:,1:-1] # 平均分成三个数组 np.split(array,x) if type(x)=int 平均分配 # [array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6, 7]), array([ 8, 9, 10, 11])] # g=np.split(np.arange(12),3) # 按下标位置分成三组 # [a,b] array[0:a] array[a:x] array[x:] len[x:]==b # h = np.split(np.arange(9), [3, -5]) # 拼接 拼接的array写到一个元组里 # '''[[0 1 2] # [3 4 5]] # [[ 6 7 8] # [ 9 10 11]]''' # l0 = np.arange(6).reshape(2, 3) # l1 = np.arange(6,12).reshape((2, 3)) # #沿纵轴拼接 # '''[[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8] # [ 9 10 11]]''' # m=np.vstack((l0,l1)) #q = np.concatenate((l0, l1)) # # #沿横轴拼接 # '''[[ 0 1 2 6 7 8] # [ 3 4 5 9 10 11]]''' # # n=np.hstack((l0,l1)) #r = np.concatenate((l0, l1), axis=-1) # 增加一个纬度 # '''[[[ 0 1 2] # [ 3 4 5]] # # [[ 6 7 8] # [ 9 10 11]]]''' # s=np.stack((l0,l1)) # 转置 # 二维array的转置 transpose方法 .T属性 swapaxes方法 # '''[[0 3] # [1 4] # [2 5]] # [[0 3] # [1 4] # [2 5]]''' #ar=np.arange(6).reshape(2,3) # print(ar.T) # print(ar.transpose()) #多维array的转置暂时还没搞懂 # ##基础数学运算 # '''绝对值：[6 7 2]''' # print(np.abs([-6,7,-2])) # '''sin函数：1.0''' # print(np.sin(np.pi/2)) # '''次方：3*3=27''' # print(np.power(3,3)) # '''开方：6.0''' # print(np.sqrt(36)) # '''求和：15''' # print(np.sum(np.arange(6))) # '''求平均值：6.0''' # print(np.mean([4,5,6,7,8])) # '''标准差：np.std()''' #array之间的运算+-*/ ** <如果纬度相同，则对应纬度进行运算> # '''[[ 1 4 9] # [ 4 10 18]]''' # a=np.array([[1,2,3],[1,2,3]]) # b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # print(a*b) # <如果某array与另一个array子纬度相同，则分别进行运算> # '''[[2 4] # [4 6] # [6 8]]''' # a=np.array([1,2]) # b=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) # print(a+b) #############random 模块############## #随机数种子 # random.seed(42) # 生成a*b*c 的array 每个数为[0,1)里的随机浮点数 # print(random.rand(2,2,4)) # random.random((3, 3)) # random.sample((3, 3)) # random.random_sample((3, 3)) # random.ranf((3, 3)) #随机生成[1,4)的随机数 # print(random.uniform(1,4,3)) #浮点型 # print(random.randint(1,4,3)) #整数型 #a = np.arange(10) # # # 从a中有回放的随机采样7个 # print(random.choice(a, 7)) # # # 从a中无回放的随机采样7个 # print(random.choice(a, 7, replace=False)) # # # 对a进行乱序并返回一个新的array # print(random.permutation(a)) # np.random.shuffle(a)#对序列打乱 无返回值 ######### numpy.random.normal() 高斯分布随机数######### #API: normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) #loc：均值，scale：标准差，size：抽取样本的size # '''[[ 0.42041141 -0.5067259 -1.75613624] # [-0.6653468 1.53706222 -1.67955704]]''' # n = np.random.normal(loc=0.0, scale=1, size=[2,3]) # print(n) ######### numpy.random.randn() 标准正态分布随机数######### #numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)函数： #从标准正态分布中返回一个(d0*d1* …* dn)维样本值 # '''[[[ 0.73337647 1.09972846 1.23195031] # [-0.57164433 0.78799456 0.19965629]] # # [[-0.79699024 -0.63573993 1.43197953] # [-0.36167178 -1.3263573 1.03402977]] # # [[ 0.67319901 1.69376297 -1.78061542] # [ 0.54296244 -0.06592913 1.20112623]] # # [[ 0.46980367 0.28776892 0.35763454] # [-1.74770128 0.57341897 -0.53370068]]] # ''' # print(np.random.randn(4, 2, 3))未完待续.....