Numpy基础
Numpy基础
导入numpy包
import numpy as np
创建多维数组对象(ndarray)
data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
arr1 = np.array(data)
或者随机数生成
data2 = np.random.randn(2,3)
每一个多维数组有两个属性,shape和dtype
shape描述形状: data.shape
dtype描述类型:data.dtype
arange()生成数组
np.arange(15)
ones()生成全1数组
np.ones(2,3)
ones_like()生成给定形状全1数组
np.ones_like(arr)
还可以对array转换类型
arr.astype(np.int8)
arr.astype(np.float64)
匀速对数组进行运算
arr * arr #两个数组逐个元素相乘
数组的切片索引
arr[1:6] #左闭右开
数组的三维索引是[z,x,y]
数组的reshape()可以改变形状
arr.reshape(2,3)
数组的转置操作
arr.T
数组的点乘操作
np.dot(arr.T, arr)
x.dot(y)
数组的换轴操作
arr.transpose((1,0,2)) #z轴和x轴互换
sort()排序
arr.sort()
对数组指定轴进行求均值
arr.mean(axis = 1)
std()为标准差,var()为方差
numpy.random中生成随机数
randint()给定的从低到高生成一个整数
np.random.randint(1,5) #生成一个1-5之间的随机数,包括两边的范围
randn()生成一个均值为0方差为1的随机数,可指定形状
np.random.randn(2,3) #生成一个两行三列的随机数组
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