1.匯入numpy庫
import numpy as np重要函式
作用
示例
np.array( x)
將輸入資料轉化為乙個ndarray
a_list=list(range(10))
b=np.array(a_list)
np.array( x, dtype)
將輸入資料轉化為乙個型別為type的ndarray
b=np.array(a_list)
np.ones( n )
np.ones( n, dtype)
np.ones_like( ndarray )
生成乙個n長度值全為1的ndarray
生成乙個n長度型別是dtype的值全為1的ndarray
生成乙個形狀與引數相同的全一ndarray
a=np.ones((4,4)) #生成乙個4*4值為1的矩陣
a=np.ones((4,4),dtype=float) #生成乙個4*4值為1且為int型的矩陣
np.ones_like(a) #比照a生成乙個值為0陣列
np.zeros( n)
np.zeros( n, dtype)
np.zeros_like(ndarray)
模擬於np.ones()
np.random.random(n)
生成乙個3*3的隨機矩陣
np.random.random((3,3))#生成乙個3*3的隨機矩陣
np.eye(n)
建立乙個n * n的單位矩陣（對角線為1，其餘為0）
np.eye((3,3))
np.arange( begin, end, step)
np.linspace(begin,end,n)
生成乙個從begin到end-step的步數為step的一維ndarray
生成乙個由n個從begin到end步數相等的數構成的一維ndarray
3.訪問陣列中元素
3.1訪問單個元素
a[0][1]等價於 a[0,1]
3.2 切片
a[:2,:2] #取前兩列前兩行 與a[:2][:2]不同
4.ndarray屬性
ndarray.ndim
獲取ndarray的維數
ndarray.shape
獲取ndarray各個維度的長度
ndarray.dtype
獲取ndarray中元素的資料型別
ndarray.t
簡單轉置矩陣ndarray
5.計算
5.1算數運算子+ - * / // ** %
陣列內所有元素做相應運算
5.2 求和 np.sum()
比python內建sum函式運算速度快
np.sum(a) #所有元素求和 返回乙個值
np.sum(a,axis=1)
#當axis為0時,是壓縮行,即將每一列的元素相加,將矩陣壓縮為一行
#當axis為1時,是壓縮列,即將每一行的元素相加,將矩陣壓縮為一列
·常用ndarry函式
ndarray.std()
ndarray.var()
方差標準差
ndarray.max()
ndarray.min()
最大值最小值
ndarray.argmax()
ndarray.argmin()
最大值索引
最小值索引
ndarray.any()
ndarray.all()
是否至少有乙個true
是否全部為true
ndarray.dot( ndarray)
計算矩陣內積
6.排序
np.sort( ndarray)
排序，返回副本
np.unique(ndarray)
返回ndarray中的元素，排除重複元素之後，並進行排序
np.intersect1d( ndarray1, ndarray2)
np.union1d( ndarray1, ndarray2)
np.setdiff1d( ndarray1, ndarray2)
np.setxor1d( ndarray1, ndarray2)
返回二者的交集並排序。
返回二者的並集並排序。
返回二者的差。
返回二者的對稱差
7.拼接
a=np.array([1,2,3])
b=np.array([1,2,1],[1,1,1])
np.concatenate([b,b,b],axis=1) #按列拼接
np.concatenate([b,b,b],axis=0)#按行拼接
Python學習之十一 Numpy
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《Python之機器學習（NumPy）》
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python系列之numpy模組學習
未完待續 1.nupmy是什麼？numpy是python中用於科學計算的乙個庫。import numpy as np 匯入numpy並命名為np print np.version.version 輸出numpy的版本 print np.version 也可以這樣輸出版本 結果如圖 2.建立陣列 ar...