一: numpy 结构设定
1:numpy 结构
numpy array 类型数据类型必须为统一类型
1 import numpy as np 2 number1 =np.array([1,2,3,4]) 3 print(number1) 4 number1.dtype
二:numpy 索引取值及切片
1 索引取值
1 demonumber =np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 2 print(demonumber) 3 #取数字6 4 print(demonumber[1,2])
取数字6
因为是数组
如果取所有行 用 [:,2] ":" 代表所有
取横坐标 第二行 索引1
纵坐标 取第三列 索引2
2 索引切片
1> 一维切片
顾头不顾腚切片方式
demo4 =np.array([1,2,3,4,5]) print(demo4) #取 2,3,4 print(demo4[1:4])
2>多维切片
取 第一二列数据
demonumber =np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(demonumber) print(demonumber[:,0:2])
冒号的含义是所有行 , 0:2 意思是 取索引0到2 列数据
三:numpy 的数据计算
1:一 维数据计算
如图:让demo5 ==10 打印内容返回布尔类型数据 第0个索引位置为true
demo5 =np.array([10,20,30,40])
demo5==10
2: 多维数据计算
我们查询多维矩阵中是否存在4 这个int 数值
demonumber =np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(demonumber) demonumber==4
3: 利用索引数据 反向取出数据值
1>一维数组反向取值
利用数据计算取出索引ture 的位置
在利用索引找到数据值 ,一维数组意义不大, 多维数组 展示
demo11 =np.array([10,20,30,40,50]) demo11_30 =demo11==30 print(demo11_30) print(demo11[demo11_30])
2>:多维数组反向取值
# 取 第三列数据 判断是否等于11
#取 11 值所在的矩阵的行
#取11 值所在矩阵的列
demo12 =np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]) print(demo12) demo12_11=(demo12[:,2]==11) # 取 第三列数据 判断是否等于11 print(demo12_11) print(demo12[demo12_11,:]) #取 11 值所在的矩阵的行 print(demo12[:,demo12_11])
四: numpy 矩阵基础
1:与或判断
1>: 与 &
我们这里取 等于10又等于5的值
demo1 =np.array([5,10,15,20]) demo1_5_10 =(demo1==10) & (demo1==5) #取等于10 又等于5的值 print(demo1_5_10) #显然结果没有
显然没有
2>:或
同理取 等于10 或 等于5的值
import numpy as np demo1 =np.array([5,10,15,20]) demo1_5_10 =(demo1==10) | (demo1==5)) #取等于10 或等于5的值 print(demo1_5_10)
0 ,1 索引为 ture
2:利用与或反向取值
与反向取值类似. 不过是增加了一个与或操作
demo2 =np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(demo2) demo_5 = ((demo2[:,1] ==5) |(demo2[:,1] ==10) ) print(demo_5) demo2[demo_5,1] =10 print (demo2)
![image.png image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2020/png/598659/1583485078674-76c2678d-4fd9-4cd8-b3bd-467914722a2a.png)
3 矩阵行求和 /列求和
1: 行列求和
sum(指定行列) 求和
import numpy as np demo1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print (demo1) print(demo1.sum(axis=1)) # axis =1 按照行求和 print(demo1.sum(axis=0)) #axis=0 按照列求和
年与时驰,意与日去,遂成枯落,
多不接世,悲守穷庐,将复何及。