numpy的常用方法1-5

numpy是一个用python实现的科学计算包。

这下面有几个具体的numpy的应用

我们的numpy包需要我么自己手动下载Python自带包里面numpy

import numpy as np#导入numpy 给他去一个名字叫做np

numpy的基本结构是ndarray

 

#创建一个行向量
np.array([1,2,3])
#结果
array([1, 2, 4])
#创建一个矩阵
np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
#结果
array([[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]])
#由此类推多维

 

　　

 

#得到矩阵的行列
import numpy as np
result = np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
result.shape
#结果
(2, 3)#2行3列
#得到一个行向量
np.array([1,2,3]).shape
#结果
（3，）#因为默认是一个行向量,有3个元素
 
#ndarray里面的元素类型
#结果
dtype('int64’)#还有类似的很多类型，里面如果某个值是folat64类型，则其他的int64会转型成为float64类型

 

#numpy导入文本数据
result = np.genfromtxt(“person_count.txt"，delimiter=",",dtype=str,skip_header=1)
　#person_count 文本名称，delimiter 分割符号是什么，dtype文本的类型 ，skip_header第一行是否作为数据

#result是ndarray类型，这里通过索引拿到
result[1,2]#第2行的第三列

 

 

 

#切片操作
matrix = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
matrix[3:5]
#结果
array([4, 5])  #[3:5]等价于[3,5)

matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
matrix[:,1]#:表示行的占位符，1表示第二列。即求第二列所有行的数
#结果
array([2, 5, 8])

matrix[1,:]    #表示列的占位符，1表示第二行。即求第二行所有列的数
#结果
array([4, 5, 6])