NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
导入库,创建数组
import numpy as np a = np.arraya = np.array([0, 1, 2, 3, 4] ) #使用array函数 a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28 ,29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) #创建多维数组 a=np.zeros((2, 3)) #创建两行三列的0填充的矩阵,ones(shape)则是创建1填充的,np.full((m,n)8) m行n列的全部是8的参数 a=np.linspace(1., 4., 6) #创建1到4之间,共6个元素的等值间距的数组 a=np.arange(起,止,步长) #创建 从起到至,按步长排列的数组 a= np.indices((3,3)) #创建一个堆叠的更高维度的数组 a=np.mat() #创建矩阵,array只能从列表中生成,而mat可以从字符串或者列表中生成,比如mat("1,2;3,4"),而array([1,2,3,4]),mat是矩阵、array是数组(假矩阵)
基本操作符
np中矩阵之间加减乘除是对应元素的+、-、*、/, 【注】一个数组加一个整数,则是对该数组每个元素加该整数,这个过程成为数组的广播,如果阶数不同则是每行与每行对应相乘。
mat的矩阵若是使用*则是矩阵相乘,而非对应元素相乘
其他的计算函数:
- multiply(),数组或矩阵对应位置相乘
- dot()函数,a.dot(b)表示ab矩阵相乘,数学上的相乘。
- sum() #求和,可使用axis限定方向,0为纵向,1为横向。[[...],[...],[...]]这样横着放求得时候他也会默认为二维方阵,最后结果是[...]
- min() #找出最小的元素
- max() #找出最大的元素
- mean() #返回均值
- std() #返回标准方差
- var() #返回方差
- cumprod() #原数组该位置的前几项元素乘 (累乘数组),可以使用axis指定方向,0表示纵向,1表示横向,默认横向
- cumsum() #原数组该位置的前几项元素和 (累加数组)
- ptp() #返回最大值减去最小值
np的索引和切片
import numpy as np data = np.arange(12).reshape((3, 4)) print(data) ##对数组元素进行索引和切片 # 1. 取第一行的数据 print(data[0]) # 2. 取第一列的数据 print(data.T[0]) print(data[:, 1]) #3. 获取多行 print(data[:2]) # 4. 获取多行列 print(data.T[:2]) print(data[:, :2]) # 5. 获取指定行的前几列; print(data) print(data[[0,2], :2]) print(data[:2, [0,2]])
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
python,Numpy,操作
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2024年11月08日
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