[Python_1: numpy]

Numpy 基本操作，持续更新...

 
1.导入numpy 包

import numpy as np

2.建立array 查看数据类型

x1 = np.array([1,2,3,4])
x1.dtype #查看类型，数值型

注意，当数据中混有多种数据类型时，会识别为字符型：

x2 = np.array([
             [1,2,3,'4'],
             [2,3,4,5]
              ])
x2.dtype #result dtype('<U11')

3.np.array 的索引

print(x2[0,3]) #索引，第0行第4列
print(x2[:,1:3]) #索引，取第一列和第二列

vector = np.array([5,10,15,20])
vector == 10 # '=='对array中的每一个元素进行判断，返回布尔类型结果
v2 = (x2 == '4')
print(x2[v2]) #布尔类型array作为索引

4.改变array 元素类型

print(x3.dtype)
x3_1 = x3.astype('str')
print(x3_1.dtype)#x3 int32, x3_1 <U11.

5.求最大值，最小值，求和

x3.min()#min value
x3.max()#max value
x3.sum(axis = 1) #行求和, axis = 0 列求和

6.常用函数

np.zeros((3,4))#得到3行4列零矩阵，1矩阵为np.ones()

array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])
 

np.arange(10,30,5) #生成一个序列，到30之前为止。

array([10, 15, 20, 25])

np.arange(12).reshape(4,3) #reshape

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])

np.random.random((2,3)) #generate random value

from numpy import pi
np.linspace(0,0.2*pi,10) #取均值为0.2*pi

7.矩阵运算

a = np.array([20,30,40,50])
b = np.arange(4)
c = a -b
print(a,b,c) #   + - * / **皆可

A = np.array([
            [1,1],
            [0,1]
])
B = np.array([
            [2,0],
            [3,4]
])
print(A*B) #点乘
print(A.dot(B)) #叉乘