github部落格傳送門
傳送門numpy_01 建立 指定資料型別 檢視維度和資料型別 簡單的數**算
numpy_02 索引和切片
numpy_03 轉置和軸對換
numpy_04 通用函式
numpy_05 資料處理
numpy_06 陣列的檔案輸入輸出 線性代數
利用np.dot計算矩陣內積 條件 第乙個陣列的 行 必須等於第二個陣列的 列arr = np.arange(15)
.reshape((3
,5))
# 建立乙個值為 0-14的一維陣列 再reshape成乙個 3行5列的陣列
(arr)
(arr.t)
# 將陣列轉置輸出
高維陣列的情況arr = np.random.randn(6,
3)# 建立乙個 隨機的 6行3列的陣列
(arr)
(np.dot(arr.t, arr)
)# 計算轉置後的陣列和 轉置前的內積
高維陣列轉置arr = np.arange(16)
.reshape((2
,2,4
))# 建立乙個 值為 0-15的陣列 再reshape成 乙個 兩層 2行4列的陣列
(arr)
('**********分割線**********===='
(arr.transpose((1
,0,2
)))# 沒看懂傳的引數什麼意思,自己研究下哈哈哈.
(arr)
('**********分割線**********===='
(arr.swapaxes(1,
2))# 沒看懂穿的引數什麼意思 但部分高維陣列傳參(1,2)或(2,1)都可轉置成功
Numpy 03 資料型別
numpy 支援的資料型別比 python 內建的型別要多很多,基本上可以和 c 語言的資料型別對應上,其中部分型別對應為 python 內建的型別。下表列舉了常用 numpy 基本型別 名稱描述 bool 布林型資料型別 true 或者 false int 預設的整數型別 類似於 c 語言中的 l...
Numpy陣列轉置
numpy陣列轉置很容易,兩種種寫法 np array np.array 1,2 3,4 np array.transpose np.transpose np array 但是一維陣列轉置的時候有個坑,光transpose沒有用,需要指定shape引數 array 1d np.array 1,2 p...
不用numpy實現矩陣轉置
給你乙個二維整數陣列 matrix,返回 matrix 的 轉置矩陣 矩陣的 轉置 是指將矩陣的主對角線翻轉,交換矩陣的行索引與列索引。示例 1 輸入 matrix 1,2,3 4,5,6 7,8,9 輸出 1 4,7 2 5,8 3 6,9 示例 2 輸入 matrix 1,2,3 4,5,6 輸...