Numpy基础

Numpy基础

导入numpy包

import numpy as np

创建多维数组对象（ndarray）

data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]

arr1 = np.array(data)

或者随机数生成

data2 = np.random.randn(2,3)

每一个多维数组有两个属性，shape和dtype

shape描述形状： data.shape

dtype描述类型：data.dtype

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arange()生成数组

np.arange(15)

ones()生成全1数组

np.ones(2,3)

ones_like()生成给定形状全1数组

np.ones_like(arr)

还可以对array转换类型

arr.astype(np.int8)

arr.astype(np.float64)

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匀速对数组进行运算

arr * arr #两个数组逐个元素相乘

数组的切片索引

arr[1:6] #左闭右开

数组的三维索引是[z,x,y]

数组的reshape()可以改变形状

arr.reshape(2,3)

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数组的转置操作

arr.T

数组的点乘操作

np.dot(arr.T, arr)

x.dot(y)

数组的换轴操作

arr.transpose((1,0,2)) #z轴和x轴互换

sort()排序

arr.sort()

对数组指定轴进行求均值

arr.mean(axis = 1)

std()为标准差，var()为方差

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numpy.random中生成随机数

randint()给定的从低到高生成一个整数

np.random.randint(1,5) #生成一个1-5之间的随机数，包括两边的范围

randn()生成一个均值为0方差为1的随机数，可指定形状

np.random.randn(2,3) #生成一个两行三列的随机数组