python中numpy模組初級使用

import numpy as np

import pylab
import math
import random
# 1.reshape()重構
a=np.arange(15).reshape(3,5)
print(a)
# 2.返回陣列結構
print(a.shape)
# 3.返回陣列的維數
print(a.ndim)
# 4.dtype.name itemsize size 分別表示陣列中各個元素的型別，陣列中每個元素的位元組大小，以及陣列元素的總個數
print(a.dtype.name,a.itemsize,a.size)
# 5.通過列表建立陣列
a= [1.3,2,3,4,5]
arr = np.array(a)
print('列表建立的陣列：是{}'.format(arr))
# 6.建立特殊陣列
a = np.zeros((3,4))
print(a)
a = np.ones((2,3,4),dtype='int16')
print('全1陣列',a)
a = np.empty((2,3))
print(a)
# 7.陣列支援向量運算
arr = np.arange(1,10)
arr1 = arr**2
print(arr1)
# 8. 索引切片
arr = np.arange(1,10)
print(arr)
print(arr[0:3])     # 0-3個元素
print(arr[3:])    # 從第三個元素往後切
print(arr[0:9:2])    # 設定步長
print(arr[1::2])
print(arr[::-2])  # 步長若為乙個步數，則倒序切
#  9.迭代器
arr = np.arange(1,10)
for element in arr.flat:
print(element)
# 9.形狀操作
arr = np.random.randint(1,10,size=12)
arr = arr.reshape(3,4)
print(arr)
# 10.複製和檢視
a = np.arange(12)     # 完全不複製，沒有建立新的物件
b = a
print(b is a)
c = a.view()
print('c is a?{}'.format(c is a))
print('c.base is a? {}'.format(c.base is a))
a = np.arange(12)
d = a.copy()                     # 建立了乙個新的陣列
print('d is a? {}'.format(d is a))
# numpy使用技巧
a = np.arange(30)
a.shape=2, -1, 3         # -1表示缺失的維度
print(a)
# 向量組合
x = np.arange(0,10,2)
y = np.arange(5)
m = np.vstack([x,y])
print(m)
xy = np.hstack([x,y])
print(xy)

Python中資料管理模組 Numpy

python資料分析模組numpy 建立全0陣列 pa np.zeros 2 2 print pa 0.0.0.0.建立全1陣列 同zeros函式用法相同,np.ones 3.建立指定元素的陣列 b np.array 1,2,3 2,3,4 print b 1 23 234 4.按照一定規律建立陣列...

Python常用模組（一）Numpy

arr np.array list,tuple 一維二維都可建立 np.zeros 3,3 建立全零陣列 np.ones 3,3 建立全一陣列 np.empty 建立未初始化陣列 np.arange a,b,c a,b c為步長可有可無，沒有預設為1 np.linspace 0,10,5 建立乙個等...

Python必備的模組 Numpy

numpy不是python自帶的庫，需要我們自己安裝，可以去網上找安裝教程，windows可以安裝anaconda，這樣對於好多常用的庫都可以方便使用。使用時候需要先導入 import numpy as np 之後可以用np.的形式使用numpy庫，下邊是一些基本的屬性 array np.array...