标签:数组元素 复数 最大 帮助 点积 max from 类型 equal
Numpy是python数据科学计算的核心库,提供高性能的多维数组对象及处理数组的工具。
import numpy as np
Numpy数组
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)], dtype = float)
c = np.array([[(1.5,2,3), (4,5,6)], [(3,2,1), (4,5,6)]], dtype = float)
np.zeros((3,4)) #创建值为0的数组
np.ones((2,3,4), dtype = np.int16) #创建值为1的数组
d = np.arange(10,25,5) #创建均匀间隔的数组(步进值)
np.linspace(0,2,9) #创建均匀间隔的数组(样本数)
e = np.full((2,2),7) #创建常熟数组
f = np.eye(2) #创建2x2单位矩阵
np.random.random((2,2)) #创建随机值的数组
np.empty((3,2)) #创建空数组
np.save(‘my_array‘, a)
np.savez(‘array.npz‘, a, b)
np.load(‘my_array.npy‘)
np.loadtxt("myfile.txt")
np.genfromtxt("my_file.csv", delimiter=‘,‘)
np.savetxt("myarray.txt", a, delimiter=" ")
np.int64 #带符号的64位整数
np.float32 #标准双精度浮点数
np.complex #显示为128位浮点数的复数
np.bool #布尔值:True值和False值
np.object #Python对象
np.string_ #固定长度字符串
np.unicode_ #固定长度Unicode
a.shape #数组形状,几行几列
len(a) #数组长度
b.ndim #数组维度
e.size #数组元素个数
b.dtype #数据类型
b.dtype.name #数据类型的名字
b.astype(int) #数据类型转换
np.info(np.ndarray.dtype)
#减法
a - b
np.subtract(a,b)
#加法
a + b
np.add(a,b)
#除法
a / b
np.divide(a,b)
#乘法
a * b
np.multiply(a,b)
np.exp(b) #幂
np.sqrt(b) #平方根
np.sin(a) #正弦
np.cos(b) #余弦
np.log(a) #自然对数
e.dot(f) #点积
a == b #对比值
a < 2 #对比值
np.array_equal #对比数组
a.sum() #数组汇总
a.min() #数组最小值
b.max(axis=0) #数组最大值,按行
b.cumsum(axis=1) #数组元素的累加值
a.mean() #平均数
b.midian() #中位数
a.corrcoef() #相关系数
np.std(b) #标准差
h = a.view() #使用同一数据创建数组视图
np.copy(a) #创建数组的副本
h = a.copy() #创建数组的深度拷贝
a.sort() #数组排序
b.sort(axis=0) #以轴为依据对数组排序
#子集
a[2] #选择索引2对应的值
b[1,2] #选择行1列2对应的值(等同于b[1,2])
#切片
a[0:2] #选择索引为0与1对应的值
b[0:2,1] #选择第1列中第0行、第1行的值
b[:1] #选择第0行的所有值(等同于b[0:1,:1])
c[1,...] #等同于[1,:,:]
a[ : :-1] #反转数组a
#条件索引
a[a<2] #选择数组a中所有小于2的值
#花式索引
b[[1, 0, 1, 0],[0, 1, 2, 0]] #选择(1,0),(0,1),(1,2) 和(0,0)所对应的值
b[[1, 0, 1, 0]][:,[0,1,2,0]] #选择矩阵的行列子集
i = np.transpose(b)
i.T
g.reshape(3,-2) #改变数组形状,但不改变数据
#多维数组转换成一维数组
b.reshape(-1)
b.ravel() #返回视图
b.flatten() #返回拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵
h.resize((2,6)) #返回形状为(2,6)的新数组
np.append(h,g) #追加数据
np.insert(a, 1, 5) #插入数据
np.delete(a, [1]) #删除数据
np.concatenate((a,d),axis=0) #拼接数组
np.vstack((a,b)) #纵向以行的维度堆叠数组
np.r_[e,f]
np.hstack((e,f)) #横向以列的维度堆叠数组
np.column_stack((a,d)) #以列的维度创建堆叠数组
np.c_[a,d]
np.hsplit(a,3) #纵向分割数组为3等份
np.vsplit(c,2) #横向分割数组为2等份
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原文地址:https://www.cnblogs.com/Cstar140/p/13269416.html