numpy学习笔记1-array

import numpy as np
1.arange对array赋值,arange函数类似range

a = np.arange(12).reshape(4,3)
a

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

查看数组中元素的类型
a.dtype

dtype('int32')

a.dtype.name

'int32'

查看数组维度
a.ndim

2

查看数组每个维度的长度
a.shape

(4,3)

查看数组元素总数
a.size

15

复制a的结构，所有元素值为1

b = np.ones_like(a)
b

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

数组运算

c = a-b
c

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

d = c*1.5
d

array([[ -1.5, 0. , 1.5],
[ 3. , 4.5, 6. ],
[ 7.5, 9. , 10.5],
[ 12. , 13.5, 15. ]])

d<2

array([[ True, True, True],
[False, False, False],
[False, False, False],
[False, False, False]], dtype=bool)

创建单位矩阵，identity

e = np.identity(3,dtype = 'int64')
e

array([[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1]], dtype=int64)

f = np.eye(3,4)
f

array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.]])

矩阵乘法
np.dot(f,a)

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