numpy基本属性

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import numpy as np

numpy数组

一维数组

a = np.array([1, 2, 3])
a

array([1, 2, 3])

type(a)

numpy.ndarray

a.dtype

dtype('int64')

# 因为数组只有一个轴，因此秩为1,数组为（3,1）型
a.ndim

1

a.size

3

a.shape

(3,)

二维数组

b = np.array([[1.3, 2.3],[0.3, 4.1]])
b

array([[1.3, 2.3],
       [0.3, 4.1]])

b.dtype

dtype('float64')

b.ndim

2

b.size

4

b.shape

(2, 2)

# 数组中每个元素的长度为几个字节
b.itemsize

8

创建数组

np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

np.array([(1, 2, 3),(4, 5, 6)])

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

np.array(((1, 2, 3),(4, 5, 6)))

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

np.array(((1, 2, 3),[4, 5, 6]))

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

数据类型

g = np.array([['a', 'b'],['c', 'd']])
g

array([['a', 'b'],
       ['c', 'd']], dtype='<U1')

g.dtype

dtype('<U1')

g.dtype.name

'str32'

dtype选项

np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=complex)

array([[1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j],
       [4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j]])

自带的创建数组方法

np.zeros((3, 3))

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

np.ones((3, 3))

array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])

numpy.arange

np.arange(4, 10)

array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

np.arange(0, 12, 3)

array([0, 3, 6, 9])

np.arange(4, 10, 0.6)

array([4. , 4.6, 5.2, 5.8, 6.4, 7. , 7.6, 8.2, 8.8, 9.4])

numpy.reshape

np.arange(0, 12).reshape(3, 4)

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

# 将1与12之间的内容分成五份
np.linspace(1, 12, 5)

array([ 1.  ,  3.75,  6.5 ,  9.25, 12.  ])

numpy.random

np.random.random((3, 3))

array([[0.37517071, 0.56822293, 0.3188529 ],
       [0.03116187, 0.08492952, 0.94362302],
       [0.71933512, 0.5905265 , 0.31851752]])

np.random.randn(12).reshape(3, 4)

array([[ 2.39058791,  0.38934902, -0.71788485, -0.27233917],
       [ 1.29395782, -0.0082132 , -1.10527356, -1.62905277],
       [-0.50017032,  1.03742333, -0.6733885 , -1.41674193]])