Numpy Study 1

标签：

Numpy 使用1

1、Numpy创建数组

import numpy as np

创建数组有以下方式：

(1).arange

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)

np.arange(12)

np.arange(1, 10, 2):  1 3 5 7 9

np.arange(12).reshape(3,4)

np.arange(12).reshape( (3,4) )

(2).zeros ones empty 这3个类似的

numpy.zeros(shape, dtype=float, order=‘C‘)

numpy.ones(shape, dtype=None, order=‘C‘)

numpy.empty(shape, dtype=float, order=‘C‘)

np.zeros ((3,4))

np.zeros ((3,4), dtype=np.int16)

(3).linspace

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

np.linspace(1, 10, 10):   1 2 3 --- 10

注意：

输入数组shape的时候，都输入 (rows, cols) 是OK的。当数组为一维数组时，可以只输入一个数 m，也可以输入 (m)

另外注意 arange是类似python中的range， arange与linspace不同！

2、Numpy数组运算

(1). * 和 dot区别

*是 elementwise product

dot是matrix product

(2).类型转换 自动转向高精度类型转换

(3).sum求和 可以指定axis（轴）

(4).全局函数 exp sqrt conj 

a=np.arange(12).reshape((3,4)) 

np.sum(a,axis=0)

Numpy Study 1

标签：

原文地址：http://www.cnblogs.com/liuhuiwisdom/p/5952105.html