Numpy
2019-04-02 22:14:56 60 举报AI智能生成
numpy基础操作
作者其他创作
大纲/内容
创建
np.array
数据类型要统一
a = np.array([1,2,3])
a = np.array([1,2,3],dtype=np.int32)
a=np.array([[1,2,3],[3,2,1]])
a = np.zeros((3,4))
a = np.ones((3,4),dtype=np.int)
a = np.empty((3,4))
a = np.arange(10,20,2)
a = np.arange(12).reshape((3,4))
a = np.linspace(1,10,20)
np.random.random((2,3)) 从0-1之间随机的小数
属性
a.shape
用于debug,返回维度元祖
ndim
维度数
dtype
类型
size
总个数，n*m
索引
[ 行，列 ]
[0:3]
[1,5]
[:,1]
[:,0:2]
基本操作
单矩阵操作
比较和索引
==
比较每个元素
a=np.array([4,2,2,5])
equal=(a==10)
print(a[equal]) equal可以作为索引
equal=(a==10)
print(a[equal]) equal可以作为索引
a=np.array([4,2,2,5])
a==10
a==10
& |
求值
最大值max()
最小值min()
求和sum
a.sum(axis=1)行
a.sum(axis=0)列
中位数 median(a)
方差 var(a)
类型转换
a.astype(float)
改变维度
a.shape=((4,))
合并一行
print(a.flatten())
print(a.ravel())
转置
a.T
floor 向下取整
print(np.floor(a))
转成python列表
b=a.tolist()
多矩阵操作
+ - * \
对应元素
dot
print(a.dot(b))，a的列数与b的行数一致
合并
np.vstack((A,B))
np.hstack()
分割
print(np.split(A, 2, axis=1))# 垂直方向
print(np.vsplit(A, 3))
print(np.split(A, 3, axis=0))# 水平方向
print(np.hsplit(A, 2))
print(np.array_split(A, 3, axis=1)) 不等量分割
printnp.split(a,(3,4)) 在第三和第四列分别切
赋值
b=a ----b is a
b=a.copy() --b is not a
变换 tile
np.tile(a,(2,5)) 行数*2 列数*5
0 条评论
下一页
为你推荐
查看更多
