主要用作数据的处理和变化
一、基础命令
1.
import numpy as np //引入numpy模块
array=np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) //将list转换为array
print(array)
print(‘shape:’,array.shape) //输出数组的形状
print(‘size:’,array.size) //尺寸
print(‘number of dim:’,array.ndim) //维度
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4],dtype=np.int64)
print(a.dtype)
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],
[2,3,4]])
print(a)
4.全部为0
import numpy as np
a = np.zeros((3,4))
print(a)
5.全部为1
import numpy as np
a=np.arange(10,20,2)
print(a)
6.输出3-4的矩阵
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape((3,4))
print(a)
7.线段数字的生成
import numpy as np
a = np.linspace(1,10,20)
print(a)
二、运算
1.矩阵的减法
import numpy as np
a = np.array([10,20,30,40])
b=np.arange(4)
c = a -b
print©
2.numpy三角函数的使用
np.sin()
e=10*np.sin(a)
print(e)
print(c>b) //bool的使用
- 生成两行四列的随机值
import numpy as np
a = np.random.random((2,4))
print(a)
4.产生一个3X4的矩阵，索引最小值得角标和最大值得角标
import numpy as np
a = np.arange(2,14).reshape(3,4)
print(a)
print(np.argmax(a))
print(np.argmin(a))
5.求矩阵中的所有元素的平均值
import numpy as np
a = np.arange(2,14).reshape(3,4)
print(a)
print(np.argmax(a))
print(np.argmin(a))
print(a.mean())#求平均值
print(np.mean(a))#求平均值
6.数学中的一些常用的计算
print(a.mean())#求平均值
print(np.mean(a))#求平均值
print(np.median(a))#中位数
print(np.cumsum(a))#累加
print(np.diff(a))#累差
print(np.nonzero(a))
print(np.sort(a))
7.矩阵的转置的输出
import numpy as np
A=np.arange(12).reshape(3,4)
print(A)
print(np.transpose(A))
print(A.T) #A的转置的两种形式
8.矩阵的索引
import numpy as np
A = np.arange(3,15).reshape(3,4)
print(A)
print(A[3][2])
print(A[1][1])
9.矩阵的行列迭代
import numpy as np
A = np.arange(3,15).reshape(3,4)
print(A)
for row in A:
print(row) #迭代行
for column in A.T:
print(column) #通过转置进行列迭代
10.利用for item in A.flat进行展开输出
import numpy as np
A = np.arange(3,15).reshape(3,4)
print(A)
for item in A.flat:#展开输出
print(item)
11.合并两个矩阵（分左右、上下）
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
print(np.vstack((A,B))) #vertical合并
print(np.hstack((A,B)))#herizon合并
12.矩阵的分割用split进行分割
import numpy as np
A=np.arange(12).reshape(3,4)
print(A)
print(np.split(A,2,axis=1))
print(np.array_split(A,12,axis=1))#k可以实现不等分割