1、建立二維陣列 array()、陣列行數 shape[0]、陣列列數 shape[1]
>>> a = np.array([[1,2], [3, 4], [5,6], [7,8]])
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])
>>> a.shape[0]
4>>> a.shape[1]
2>>> a.shape
(4, 2)
引數：返回值：
生成隨機矩陣
>>> import numpy as np
>>> np.empty([3,3])
array([[8.82769181e+025, 7.36662981e+228, 7.54894003e+252],
[2.95479883e+137, 1.42800637e+248, 2.64686750e+180],
[2.25567100e+137, 9.16208010e-072, 0.00000000e+000]])
>>> np.empty([2,2], dtype = int)
array([[538970739, 757932064],
[757935405, 757935405]])
引數：返回值：
對角矩陣（主對角線上元素都為1，其他元素都為0）——對角線向右上方偏移k（k>0向右上方偏移，k<0向左下方偏移）
>>> b = np.eye(2, 3, dtype = int)
>>> b
array([[1, 0, 0],
[0, 1, 0]])
>>> c = np.eye(3, k = 1 ,dtype = int)
>>> c
array([[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[0, 0, 0]])
引數：返回值：
n*n對角矩陣（主對角線上元素都為1，其他元素都為0）
>>> np.identity(3)
array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
5、numpy.ones(shape, dtype=none, order=』c』)
引數：返回值：
給定要求下的單位矩陣
>>> a = np.ones((3,3), dtype = int)
>>> a
array([[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]])
引數：返回值：
給定要求下的0矩陣
>>> a = np.zeros((3,3), dtype = int)
>>> a
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
a, (y, x)
)引數：
返回值：
給定要求下的矩陣
>>> a = np.array([0,1,2])
>>> np.tile(a, (2, 3))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2],
[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
Python Numpy函式 tile函式
tile函式位於python模組 numpy.lib.shape base中，他的功能是重複某個陣列。比如tile a,n 功能是將陣列a重複n次，構成乙個新的陣列，我們還是使用具體的例子來說明問題 先來引入numpy下的所有方法 我們建立乙個a，如圖下圖，使用tile來建立b，注意看b的資料結構 ...
python numpy 函式 shape用法
shape函式是numpy.core.fromnumeric中的函式，它的功能是檢視矩陣或者陣列的維數。建立乙個3 3的單位矩陣e,e.shape為 3，3 表示3行3列,第一維的長度為3，第二維的長度也為3 e eye 3 e array 1.0 0.0 1.0.0.0.1.e.shape 3 3...
python numpy常用函式積累
axis屬性 在python numpy中許多函式都有axis這一屬性，該屬性通常是指進行函式計算時指定的計算軸方向，一般設定為 a xi s 0axis 0 axis 0 為列，axi s 1axis 1 axis 1 為行。樣例如下 import numpy as np x np.random....