python之numpy

1.前言

1.1 numpy的导入

import numpy as np

1.2 将列表转化为numpy可以识别的矩阵

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3],
                  [2, 3, 4]])

print(array.ndim) # 2
print(array.size) # 6 
print(array.shape) # 2 3 

2. numpy的创建

2.1 生成指定数据类型

import numpy as np

a = np.array([2, 2, 3], dtype=np.int64)
print(a.dtype)

2.2 生成全0矩阵

import numpy as np
#生成3行4列矩阵
a = np.zeros((3, 4))
print(a)

2.3 生成全1矩阵

import numpy as np
#生成3行4列矩阵
a = np.ones((3, 4), dtype=np.int64)
print(a)

2.4 生成有序矩阵

import numpy as np
#生成有序矩阵
a = np.arange(10, 20, 2)
print(a)
## 10, 12, 14, 16, 18

2.5 改变矩阵维度（reshape）

import numpy as np
#生成有序矩阵
a = np.arange(12).reshape(3, 4)

print(a)

2.6 生成线段（自动匹配步长）

import numpy as np

## 起始值-终止值-线段数
a = np.linspace(1, 10, 5, dtype=float)

print(a)

3. numpy的array合并

import numpy as np

# A, B作为一个序列
A = np.array([1, 1, 1])
B = np.array([2, 2, 2])

# 垂直方向连接
C = np.vstack((A, B))
# 水平方向连接
D = np.hstack((A, B))
print(A.shape, C.shape, D.shape) #(3, ) (2, 3) (6,)

增加维度将A转变为p[[1][1][1]]

import numpy as np

# A, B作为一个序列
A = np.array([1, 1, 1])
B = np.array([2, 2, 2])

# 增加维度
D = A[:,np.newaxis]
print(D)

4. array分割

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(A)

# axis：0对行分割，1对列分割
print(np.split(A, 3, axis=0))

import numpy as np

A = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(A)

# 进行不等分割，需要用到array_split
print(np.array_split(A, 3, axis=1))