numpy valores y listas de similitudes y diferencias

Los valores y las listas de las similitudes y diferencias 1.numpy

 

arr ndarray se define, lo que necesita saber sobre el índice de matriz, los índices de matriz son de base cero.

>>> lista [0]
1
>>> arr [0]
1

Para la asignación de matrices, la lista asignada al carácter, que pueda, y ARR asignado a una cadena, el elemento se le pedirá no es válida, es decir, la definición de la matriz np, dtype tipo de servicio fijo

>>> lista [-1] = 'mystring'
>>> arr [-1] = 'mystring'
Rastreo (llamada más reciente pasado):
  File "<stdin>", línea 1, en <módulo>
ValueError: literal inválida para int () con la base 10: 'mystring'

>>> arr.dtype
dtype ( 'Int64') arr的dtype为Int64

Modificar el interior valor arr array, también hay que cumplir con esta condición, si no de forma automática ser convertido a un número entero

>>> arr [-1] = 1000,1234
>>> arr [-1]
1000

Quiero definir flotador, situado en el tiempo definido

>>> arr2 = np.array ([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
>>> arr2.dtype
dtype ( 'float64')

 

A menudo se utiliza en una matriz de números al azar random.randn

>>> arr3 = np.random.randn (5)
>>> arr3
array ([0,26470504, 0,38225925, -1,11953881, 0,07058837, -1,10583038])

 

2. matrices multidimensionales

>>> list2d = [[1,2], [3,4]]
>>> Tipo (list2d)
< 'lista' clase>
>>> arr2d = np.array ([[1,2], [3, 4]])
>>> tipo (arr2d)
<clase 'numpy.ndarray'>
>>> list2d
[[1, 2], [3, 4]]
>>> arr2d #定义了2 * 2
array ([[ 1, 2],
       [3, 4]])

Todos los valores numéricos 0

>>> arr0 = np.zeros ((2,3))
>>> arr0
array ([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])
 

5 se define como un valor medio, la desviación estándar del valor aleatoria distribuida normalmente 2 * 3 4 array

>>> np.random.normal (5,3, (2,4))
array ([[4,24157662, 9,9695751, 7,72405208, 4,16709509],
       [9,78426533, 0,4325178, 3,65920354, 8,35030401]])

 

>>> arr4 = np.arange (8) # 1 * 8数组
>>> arr4
array ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> arr24 = np.arange (8 ) .reshape (2,4) # 2 * 4数组
>>> arr24
array ([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7]])
>>> arr24.dtype
dtype (' Int64' )

 

Propiedad matrices multidimensionales

numpy importación como np 
arr = np.arange (8) .reshape (2,4) 
de impresión (arr) 
de impresión (, arr.dtype "dtype") 
print ( "元素大小", arr.size) 
print ( "dim", arr.ndim) 
de impresión ( "forma", arr.shape) 
print ( "memoria usada", arr.nbytes) 
print ( "最大值,最小值", arr.max (), arr.min) () 
print ("总值, prod", arr.sum (), arr.prod ()) 
print ( "media, std", arr.mean (), arr.std ())