Numpy的使用
import numpy as np
a = np.array([1,2,3],dtype=np.int32) --定义元素类型 float
print(a.dtype)
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
--生成全部为0,1的矩阵
a = np.zeros((3,4)) ones empty
--生成序列
a = np.arrange(12).reshape((3,4)) 3行4列 0到 11
numpy的基础运算
a,b
a+b a-b
c= a**2 c=a*b 对应元素的相乘
print(b<3)
矩阵的相乘
c_dot = np.dot(a,b) c_dot_2=a.dot(b)
a = np.random.random((2,4))
np.sum(a,axis=1) np.mean(a)
min(b,axis=0)
max(b)
矩阵的索引
A = np.arange(2,14).reshape((3,4))
print(np.argmin(A)) 获取矩阵A最小元素对应的索引 argmax(A)
A.mean() A.median() 中位数 A.cumsum()按顺序累加 A.diff()
np.sort() 逐行排序
矩阵的转置 np.transpose(A) A.T
np.clip(A,5,9) 所有小于5的数变成5 所有大于9的数变成9 其他的数字不变
for row in A:
print(row) 默认迭代矩阵的行
A.flatten() 将多行多列的array转换成1行 A.flat
numpy array的合并
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
C = np.vstack((A,B)) #上下合并
D = np.hstack((A,B)) #上下合并
numpy array的分割
----------------
b = a.copy() a和b是独立的
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
· 浏览器原生「磁吸」效果!Anchor Positioning 锚点定位神器解析
· 没有源码,如何修改代码逻辑?
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了