python numpy基础 一

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numpy基础学习

numpy得基础属性

使用numpy 创建一个矩阵

arr = np.array([1,2,3],[4,5,6])

print(arr)   # 打印矩阵

关于numpy得各种属性

np.ndim : 输出矩阵得维度
np.shape: 输出矩阵得形状大小
np.size : 输出矩阵中一共有多少个元素

print(arr)
print('number of dim:',arr.ndim) # 输出维度
print('shape:',arr.shape)        # 输出矩阵得形状
print('size:',arr.size)          # 输出矩阵得元素得总个数

实验结果:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
number of dim: 2
shape: (2, 3)
size: 6

如何使用numpy创建各种各样得矩阵

1. 创建静态矩阵

a = np.array([1,2,3])
print(a)

2. 在创建时设置矩阵的类型

a = np.array([1,2,3],dtype=np.int) # 设置矩阵dtype参数
print(a.dtype) 

3. 通过arange快速生成一个矩阵

在调用reshape的时候一定要在规定的形状加上括号(x,y)!!!
np.reshape((x,y))

# arange 表示将某一个范围内的数字生成一个矩阵
# 可以通过reshape操作生成矩阵的形状

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

使用numpy进行简单的矩阵运算

使用numpy可以进行矩阵间的各种计算

1.矩阵的加减法

矩阵的加减法是按照对应的位置进行加减法计算

# 使用numpy 进行矩阵的简单计算
a = np.array([10,20,30,40])
b = np.arange(4)

print(a,b)

c = a - b
print(c)

d = a + b
print(d)


计算结果
[10 20 30 40] [0 1 2 3]
[10 19 28 37]
[10 21 32 43]

2.矩阵的平方运算

c = d**2
print(c)

结果
[0 1 4 9]

2. 矩阵乘法

# np中有两种乘法运算
# 1. 逐个相乘  直接用 * 进行计算
# 2. 标准的矩阵乘法 采用 np.dot(a,b) 或者 a.dot(b)

c = a * b   
c_dot = np.dot(a,b)
c_dot2 = a.dot(b)

3. 获取矩阵元素的最大值/最小值/总和

随机生成矩阵 np.random.random((x,y))

a = np.random.random((3,4))

print(a)
print(np.sum(a))
print(np.max(a))
print(np.min(a))

计算结果

[[0.09035959 0.96112244 0.35755423 0.27447256]
 [0.58053988 0.58638703 0.19596761 0.65529595]
 [0.07764439 0.86992964 0.44189399 0.71599622]]
5.8071635201458
0.9611224375569195
0.07764438667594298

python numpy基础 一

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原文地址：https://www.cnblogs.com/wlw-x/p/12337001.html