摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as nparr=np.empty((8,4))print(arr)for i in range(8): arr[i]=iprint(arr)#为了以特定顺序选取行子集，只需传入一个用于指定顺序的整数列表或数组 阅读全文
摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as nparr=np.arange(15).reshape((3,5))print(arr)#数组转置，不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性print(arr.T)#利用np.dot计算矩阵内积 阅读全文
摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as nparr=np.arange(10)arr[5]=64print(arr,arr[1:6])arr2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])arr3d=np.array 阅读全文
摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as npnames=np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','Will','Joe','Joe'])print(names)#使用numpy.random中的randn函数生成一 阅读全文
摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as np'''一维数组的切片'''arr=np.arange(10)print(arr)#源数据上进行切片与数值修改，比较耗内存print(arr[5])print(arr[5:8])arr_slice=ar 阅读全文
摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as nparr1=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])print(arr1)#基本数字运算print(arr1*arr1)print(arr1+arr1)print(arr1-a 阅读全文
摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as nparr1=np.array([1,2,3],dtype=np.float64)arr2=np.array([1,2,3],dtype=np.int32)print(arr1.dtype,arr2.dt 阅读全文
摘要：
import numpy as np#创建数组data1=[6,7.5,8,0,1]arr1=np.array(data1)print(arr1)data2=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]arr2=np.array(data2)print(arr2)#arr2是多少维数组print('a 阅读全文
摘要：
#coding=utf-8__author__ = 'andy'import numpy as np'''数组、numpy数组、ndarray，基本都是一个东西'''#创建数组data1=[6,7.5,8,0,1]arr1=np.array(data1)print(arr1)data2=[[1,2, 阅读全文