numpy基础

·numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的
·如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str>float>int

import numpy as np

# 创建数组
age = [10,11,12]
array = np.array(age,dtype=np.float32)
array

# 创建数组，以1填充，默认float类型
np.ones(shape=(2,3), dtype=np.int32)

# 创建数组，以0填充
np.zeros(shape=(2,3))

# 创建数组，自定义填充，fill_value参数必备
np.full(shape=(2,3), fill_value参数必备=6)

# 生成单位矩阵
# 生成三阶单位矩阵
np.eye(N=3)

# M指定列数
np.eye(N=3, M=4)

# k指定偏移量
np.eye(N=3, M=4, k=1)

# 生成等差数列
np.linspace(0,9,10)  # 生成[0,9]之间10个数 输出：array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])

# 用步长生成等差数列
np.arange(1,10,step=1)  # 从1开始，步长为1，生成10个数 输出：array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

np.arrange(3)  # 默认起始值是0，步长为1

# 生成随机整数数组，size指定维数
np.random.randint(0,10,size=(5,5))  # 生成[0,9]之间的，5*5的二维数组

# 正态分布函数

# 生成标准正态分布函数的随机数的数组
np.random.randn(3,5)  # 表示3行5列的数组

# 生成普通正态分布函数的随机数的数组
np.random.normal(loc=170, scale=5, size=(3,4))  # 数学期望170，方差5，3*4的数组

# 生成随机小数数组
np.random.random(size=(3,4))  # 生成3*4二维数组，值是小数

# 生成随机索引
np.random.permutation(10)  # 输出：array([9, 5, 6, 8, 7, 2, 4, 3, 1, 0], dtype=int32)

# 查看数组属性
array = np.random.randint(0,9,size=(2,3))  # [0,9]之间，2*3二维数组
array.ndim  # 返回数组维度：2
array.shape  # 返回数组形状：(2, 3)
array.size  # 返回总元素个数：6
array.dtype  # 返回元素类型：dtype('int32')