摘要：改变数组的形状 >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 2., 8., 0., 6.], [ 4., 5., 1., 1.], [ 8., 9., 3., 6.]]) >>> a.shape (3, 4) >>> a.r 阅读全文

摘要：通函数 NumPy提供熟悉的数学函数，例如sin，cos和exp。在NumPy中，这些被称为“通函数”（ufunc）。在NumPy中，这些函数在数组上按元素进行运算，产生一个数组作为输出。 >>> B = np.arange(3) >>> B array([0, 1, 2]) >>> np.exp( 阅读全文

摘要：基本操作 数组上的算术运算符会应用到 元素 级别。下面是创建一个新数组并填充结果的示例： >>> a = np.array( [20,30,40,50] ) >>> b = np.arange( 4 ) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c = a-b >>> c arra 阅读全文

摘要：基础知识 numpy的主要对象是同构多维数组，是一个元素表（通常为数字），所有类型都相同。由非负整数元组索引。在numpy中维度称为轴。 numpy的数组类调用： ndarray.ndim - 数组的轴（维度）的个数。在Python世界中，维度的数量被称为rank。 ndarray.shape - 阅读全文