numpy数组的计算
1、数组的形状
查看数组的形状:
copyimport numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[5, 6, 7, 8, 9]])
print(a.shape)
(2, 5)
二行五列
改变数组的形状:
copyimport numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[5, 6, 7, 8, 9]])
print(a.reshape(5, 2)) # 这里注意改变形状所对应的元素个数必须一样 5*2=10个
[[1 2]
[3 4]
[5 5]
[6 7]
[8 9]]
再比如:
copyimport numpy as np
a = np.arange(24)
print(a.reshape(2, 3, 4)) # 这里注意改变形状所对应的元素个数必须一样 2*3*4=24个
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]][[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
转化为一维度数组:
copyimport numpy as np
a = np.arange(24)
print(a.flatten())
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
2、数组和数的计算
numpy具有广播机制,在运算过程中,加减乘除的值被广播到所有元素上
广播机制的理解:我通过广播说一句话,大家全部听见来进行我说的操作
数组与数的内容中:乘除和线代内容差不多(除法稍微注意即可),但加减略有不同
copyimport numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
print(a+1)
[[ 2 3 4]
[ 5 6 7]
[ 8 9 10]]
关于数组与数组的加减乘除中,只需要记住:
比如:
copyimport numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]) # 3*3
b = np.array([[9, 8, 7]]) # 1*3
print(a*b)
[[ 9 16 21]
[36 40 42]
[63 64 63]]
copyimport numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]) # 3*3
b = np.array([[9, 8, 7],
[6, 5, 4]]) # 2*3
print(a+b)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (2,3)
3、轴
了解即可
在numpy中可以理解为方向,使用0,1,2...数字表示,对于一个一维数组,只有一个0轴,对于2维数组(shape(2,2)),有0轴和1轴,对于三维数组(shape(2,2, 3)),有0,1,2轴
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