NumPy學習筆記

example

np.__version__

np.array([[
1,2,
3],[
4,5,
6]])
np.zeros((3
,3))
np.ones((2
,3,4
))np.eye(3)
np.range(5
)#[0,1,2,3,4]
np.random.rand(2,
3) np.random.randint(
5,size=(2
,3))
#value no more than 5
np.max
(a,axis=0)
#return every column max

import numpy as np

x = np.array([9
,4,7
,11,5
,12])
np.any
(x <5)
#是否存在某個值小於4，是返回true，不是返回false

np.

all(x <50)
#是否所有值都小於50，是返回true,不是返回false

x=np.arange(16)

np.sum
((x >3)
&(x <10)
)#x中的值，大於3且小於10的元素有幾個,注意是乙個與&符號

x=np.arange(16)

np.sum
((x >10)
&(x %2==
0))

x=np.arange(16)

np.sum(~
(x ==0)
)#除了x==0的值外還有幾個元素

x=np.arange(16)

x[x <5]
#返回元素小於5的ndarray列表

x[x %2==

0]

x = np.arange(16)

ind =[4
,5]#一維可以使列表
x[ind]
#返回乙個滿足索引的ndarray

x = np.arange(16)

x[3:6
]# ndarray中的切片

x = np.array([5

,3,234,32
,23,43
,98,36
,4])
ind = np.array([[
3,1]
,[5,
6]])
#二維索引必須是ndarray
x[ind]
# 返回乙個跟索引相同形狀的ndarray

x = np.arange(16)

x = x.reshape(-1
,4)row =[2
,3]# 列表
col =[0
,1]x[row, col]

Numpy學習筆記

測試檔案裡的資料排列型別最好是有規律的，不可以隨便，否則將發生一些錯誤 genfromtxt函式 genfromtxt函式建立陣列 資料 genfromtxt主要執行兩個迴圈運算。第乙個迴圈將檔案的每一行轉換成字串序列。第二個迴圈將每個字串序列轉換為相應的資料型別。genfromtxt能夠考慮缺失的...

numpy學習筆記

1 array.ndim 用來輸出陣列的維度 2 array.shape 用來輸出陣列的形狀 3 arry.size 用來輸出陣列的大小見jupyter notebook的numpy function list 生成函式基本運算 直接用陣列的相加減乘除。也就是相對應的元素間的作用。關係運算 陣列元素...

Numpy學習筆記

np.shape 檢視陣列維度 np.dtype 檢視資料型別 np.ndim 檢視陣列維度,列數 np.random.rand 2,3 生成2行3列的高斯隨機數組 np.arange 5 np.arange 0,5 array 0,1,2,3,4 np.array 2,3,4 dtype np.i...