numpy的使用方法

1.快捷键使用

            1. 运行当前代码并选中下一个单元格  shift+enter
            2. 运行当前的单元格  crtl + enter
              
              绿色： 编辑模式
              蓝色： 命令行模式
              
            3. 在单元格的上方添加一个单元格 ， 按esc进入命令行模式，接下来按 a (above) 添加
            4. 在单元格的上方添加一个单元格 ， 按esc进入命令行模式，接下来按 b (below) 添加

            5. 删除一个单元格， 按esc进入命令行模式， 接下来，按 dd(delete) 删除

            6. 代码和markdown的切换,  按esc进入命令行模式， 接下来，按 m 切换  

2.numpy的使用

3.numpy的多维数组类表

4.常用属性

T(转置)

 

 

 

5.数据类型

整型：
int32只能表示(-2**31，2**31-1),因为它只有32个位，只能表示2**32个数

无符号整型：
只能用来存正数，不能用来存负数

补充：
astype()方法可以修改数组的数据类型

6.ndarray创建

7.索引和切片

索引

切片

arr数组
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29]])
arr[1:4,1:4]   # 切片方式
执行结果：
array([[ 7,  8,  9],
       [13, 14, 15],
       [19, 20, 21]])



# 顾头不顾尾

布尔型索引

现在有这样一个需求：给一个数组，选出数组种所有大于5的数。

li = [random.randint(1,10) for _ in range(30)]
a = np.array(li)
a[a>5]
执行结果：
array([10,  7,  7,  9,  7,  9, 10,  9,  6,  8,  7,  6])
----------------------------------------------
原理:
a>5会对a中的每一个元素进行判断，返回一个布尔数组
a > 5的运行结果：
array([False,  True, False,  True,  True, False,  True, False, False,
       False, False, False, False, False, False,  True, False,  True,
       False, False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False,
       False, False,  True])
----------------------------------------------
布尔型索引：将同样大小的布尔数组传进索引，会返回一个有True对应位置的元素的数组

花式索引