标签：rac 数字 元素 运算 生成 sub 语句 切片 也会
Numpy是python自带的库，一般用来做高效的数据处理，下面用python3.6简单的介绍一下它的基本用法。
在使用Nump库时需要提前调用，调用语句为 import numpy，通常为了方便书写也会写成import numpy as np。申明之后就可以使用numpy里面的方法了。
1、数组的构造以及所构造数组类型的查看
a=np.array([1,2,3]) #构建一个一维的数组
b=np.array([1,2,3],[4,5,6]) #构建一个二维的数组
print(type(a),type(b),a.shape,b.shape) #type()可以查看a,b的类型，a.shape可以查看a的结构
print(a.dtype) #dtype可以查看a中具体元素的数据类型
2、快速生成一些常用的数组
c1=np.zeros((3,2)) #生成3*2的全零数组
c2=np.ones((3,2)) #生成3*2的全一数组
c3=np.full((3,2),7) #生成3*2的全七数组
c4=np.eye(7) #生成7*7的对角线全为一的数组
c5=np.random.random((3,2)) #随机生成一个3*2的数组
3、数组的基本运算
对上面生成的数组做后续计算
#两个数组对应元素求和(两种用法作用相同)
print(a+b)
print(np.add(a,b))
#对应元素做差
print(a-b)
prin(np.subtract(a,b))
#对应元素相乘
print(a*b)
print(np.multiply(a,b))
#数组的内积
print(a.dot(b))
print(np.dot(a,b))
#对应元素作商
print(a/b)
print(np.divide(a,b))
#逐元素求平方根
print(np.sqrt(a))
重新定义一组数组
x=np.array([1,2],[5,6])
print(np.sum(x)) #求x中所有元素的和
print(np.sum(x,axis=0)) #求数组x每一列的和
print(np.sum(x,axis=1)) #求数组x每一行的和
print(x.T) #求x的转置
print(x.I) #求x的伴随矩阵
print(x**(-1)) #求x的逆矩阵
注意：现存在数组a，b为a的切片，若对b中的数据进行新的赋值，a中的数字也会随之改变
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhanghuahennuli/p/7860278.html
