import numpy as np
"""
初始化多维数组，dtype为数据类型，shape为数组形状，ndim表示维度数
np.empty() 快速创建对象，数值没有实际意义
"""
z = np.empty([2,3,4])
#print(z)
#print(z.dtype,z.shape,z.ndim)
"""
arrage(x) 表示生成0到x-1的一维整数组，
reshape 表示改变数据的维度，物理存储不会改变，仅改变视图 只要乘积相同，可以随意改变形状。
size属性表示数组的大小，元素总和
itemsize 表示数组元素字节数 int为4 float为8
flatten() 表示将数组打平成一维数组
"""
x = np.arange(12).reshape(3,4)
# print(x)
# print(x.size,x.itemsize)
# print(x.flatten())
"""
构建ndarray对象
np.array()
np.ones() 创建全是1的数组对象
np.zeros() 创建全是0的数组对象
"""
x1 = np.array([[1,2],[3,4]])
#print(x1)
x2 = np.ones([3,4])
#print(x2)
x3 = np.zeros([3,4])
#print(x3)
"""
随机数
np.random.seed(n) 记录随机数，便于复现
np.random.randint(low,high,size) 生成low到high之间的随机整数。
np.linspace(0,20,21) 生成等差数列 0到20 生成21个数
np.logspace(1,4,5,base=10) base是底数，1到4为指数，生成5个数
"""
np.random.seed(1)
r1 = np.random.random([2,3])
#print(r1)
np.random.seed(1)
r2 = np.random.random([3,3])
#print(r2)
r3 = np.random.ranf([2,3])
#print(r3)
r4 = np.random.randint(1,10,[3,3])
#print(r4)
r5 = np.linspace(0,20,10)
#print(r5)
r6 = np.logspace(1,4,5,base=10)
#print(r6)
"""
切片索引
一维数组：x[0:10:2] 根据索引0到9 每隔2个取数
x[::-1] -1表示倒序
二维数组 x[:,0] :表示这个维度全取
x[[0,1],0] 可以选择每个维度取哪几行
s2[np.ix_([0,2],[0,2])] 获取指定行列元素
"""
s1 = np.arange(12)
#print(x1[0:10:2])
#print(s1[::-1])
s2 = np.arange(12).reshape([3,4])
# print(s2)
# print(s2[0,:]) #第一行
# print((s2[:,0])) #第一列
# print(s2[[1,2],0]) #取第2,3行的第一列元素
#print(s2[np.ix_([0,2],[0,2])]) #指定行列的元素
"""
广播
如果相加元素维度不同，自动广播成相对大的维度
np.title() 复制数组。
"""
g1 = np.arange(12).reshape([3,4])
#print(g1+10) #每个元素都加10
#print(g1+np.array([[1,2,3,4]])) #每行都加1234
g2 = np.arange(24).reshape(6,4)
gg = np.array([[1,2],[3,4]])
gg = np.tile(gg,(3,2)) #行上赋值3次，列上赋值2次
#print(g2+gg)
"""
数组堆叠：
np.vstack() 垂直方向上堆叠
np.hstack() 水平方向上堆叠
np.stack((x1,x2),axis=0) 不同维度上堆叠
"""
a1 = np.arange(6).reshape(2,3)
ones1 = np.ones([2,3])
# print(np.vstack([a1,ones1]))
# print(np.hstack([a1,ones1]))
# print(np.stack([a1,ones1],axis=0))
"""
数组精度
np.around(a) 四舍五入 <=2.5舍 >2.5 入
np.ceil(a) 向上取整
np.floor(a) 向下 取整
"""
a = 2.51
#print(np.around(a))
# print(np.ceil(a))
# print(np.floor(a))
"""
基本算数
np.power(x,2,out=x) 做完平方后赋值给x
np.sqrt(x) 开平方
x.mean(0) 求每行平均
x.mean(1) 求每列平均
"""
suan = np.arange(6).reshape([2,3])
#print(suan)
# print(np.power(suan,2))
# print(np.sqrt(suan))
# print(np.power(suan,2,out=suan))
#print(suan.mean(0))
"""
矩阵处理
np.asmatrix(j1) 数组转化成矩阵
np.vdot(x1,x2) 点积运算
"""
j1 = np.arange(12).reshape([3,4])
j2 = np.asmatrix(j1)
j3 = np.arange(12).reshape([3,4])
j4 = np.asmatrix(j1)
print(j1*j3) #数组对应位置相乘
print(j2*j4.T) #矩阵乘法
print(np.vdot(j1,j3))
