1.列表转化为矩阵
使用numpy首先要导入模块
import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写
列表转化为矩阵：
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵
array
2.numpy 的几种属性
print('number of dim:',array.ndim) # 维度
# number of dim: 2
print('shape :',array.shape) # 行数和列数
# shape : (2, 3)
print('size:',array.size) # 元素个数
# size: 6
3.创建数组
常用的关键字：
array：创建数组
dtype：指定数据类型
zeros：创建数据全为0
ones：创建数据全为1
empty：创建数据接近0
arange：按指定范围创建数据
linspace：创建线段
a = np.array([11,22,33]) # 数组相较于列表没有逗号
print(a)
4.指定数据 dtype
a = np.array([11,22,33],dtype = np.int) #默认64位
print(a.dtype)
a = np.array([11,22,33],dtype = np.int32)
print(a.dtype)
a = np.array([11,22,33],dtype = np.float)
print(a)
print(a.dtype)
a = np.array([11,22,33],dtype = np.float32)
print(a)
print(a.dtype)
5.创建特定数据
创建全零数组:
a = np.zeros((3,4))
print(a)
创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:
a = np.zeros((3,4),dtype=np.int)
print(a)
创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:
a = np.empty((3,4))
print(a)
用 arange 创建连续数组:
a = np.arange(0,10,1) #1为步长
print(a)
使用 reshape 改变数据的形状:
a =np.arange(0,10,1).reshape((5,2)) #reshape里面要带括号
print(a)
用 linspace 创建线段型数据:
a = np.linspace(1,20,8) #8表示分割成8个数据
print(a)
同样也能进行 reshape 工作:
a = np.linspace(1,20,8).reshape((4,2))
print(a)
