10月12日我的学习心得与个人理解

数组

数组名 =  [元素1，元素2，元素3，.....]

numpy

import numpy as np　　将numpy以np名字导入

improt datetime as dt     将datetime以dt名字导入

shop_goods = np.array(goods)　　　　将列表goods转换为名为shop_goods的数组

companies = np.array(companys)　　   将列表companys转化为名为companies数组

数组与常数做乘积时相应元素为乘积的值，总元素个数不变

一维数组

np.array([1,2,3,4,5])

二维数组(使用较频繁)

np.array([

　　　　[1,2,3,4],

　　　　[11,22,33,44]

　　　　])

三维数组(使用较少)

np.array([[

　　　　[1,2,3],

　　　　[4,5,6],

　　　　[7,8,9]

　　　　]])

numpy中数据类型

布尔型　　　　　　bool_

整型　　　　　　　int_,int8,int16,int32,int64　　int32表示范围为(-2**31,2**31-1)

无符号整型  　　　  uint8,uint16,uint32,uint64

浮点型　　　　　　float_,float16,float32,float64

复数型　　　　　　complex_,complex64,complex128

numpy无字符类型，以为numpy是用来做数学运算的

numpy常用属性

T　　　　　　　　数组转置，行列转换

 

 dtype　　　　　数组元素的数据类型

size　　　　　　数组元素的个数

ndim　　　　　  数组的维数

shape　　　　　数组的维度大小

ndarray多种创建方式

array(object,dtype=None,ndmin=0)

object为被传的对象，通常为列表，dtype指定数据类型，ndmin指定维数

arange()　　　　range的numpy版，支持浮点数

np.arange(a,b,步长)　　　　将a到b区间的数按照指定步长展示

 

 linsapce()　　　　类似arange()，第三个参数为数组长度

np.linespace(a,b,长度)　　　  将a到b区间的数按照指定长度展示

 

 zeros()　　　　　　　　　　  根据指定形状和dtype创建全0数组

np.zeros((3,4))　　　　　　　 创建行数为3列数为4的全0数组

 

 ones()　　　　　　　　　　  根据指定形状和dtype创建全1数组

np.ones((5,6))　　　　　　　  创建行数为5列数为6的全1数组　

 

 empty()　　　　　　　　　　根据指定形状和dtype创建空数组(随机值)

np.empty(10)　　　　　　　   创建个数为30 的一维数组

np.empty([4,5])　　　　　　　创建4行5列的二维数组

 

 eye()　　　　　　　　　　　  根据指定边长和dtype创建单位矩阵

np.eyes(a)　　　　　　　　　 创建边长为a的单位矩阵

 

 索引和切片

一维数组中numpy中索引的使用与python一致

二维数组索引　　

数组名[a][b]或数组名[a,b]　　索引a行b列

切片

res2 = np.array([

　　　　[111,222,333],

　　　　[444,555,666],

　　　　[777,888,999]

])

res2[0:2,1:3]

获取res2的0,1行，1,2列