import numpy as np
a = np.zeros((3, 4))
print(a)
a = np.empty((3, 4))
print(a)
a = np.arange(10, 20, 2)
print(a)
a = np.linspace(1, 10, 20)
print(a)
a = np.linspace(1, 10, 6).reshape((2, 3)) # 重新定義行列
print(a)
a = np.array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(4)
print(a, b)
c = a-b # 矩陣的減法
print(c)
print(b)
print(b < 3) # 判斷小於3
a = np.array([[1, 1],
[0, 1]])
b = np.arange(4).reshape((2, 2))
c = a*b
c_dot = np.dot(a, b) # 矩陣的乘法
print(c)
print(c_dot)
a = np.random.random((2, 4))
print(a)
print(np.sum(a, axis=1)) # 每一列
print(np.min(a, axis=0)) # 每一行
a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4)
print(a)
print(a[1][1]) # 位置索引
a = np.array([1, 1, 1])
b = np.array([2, 2, 2])
c = np.vstack((a, b)) # 上下合併
d = np.hstack((a, b)) # 左右合併
print(d)
print(a.shape, d.shape)
print(a[:, np.newaxis]) # 橫向便縱向
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
[10 12 14 16 18]
[ 1. 1.47368421 1.94736842 2.42105263 2.89473684
3.36842105 3.84210526 4.31578947 4.78947368 5.26315789
5.73684211 6.21052632 6.68421053 7.15789474 7.63157895
8.10526316 8.57894737 9.05263158 9.52631579 10. ]
[[ 1. 2.8 4.6]
[ 6.4 8.2 10. ]]
[10 20 30 40] [0 1 2 3]
[10 19 28 37]
[0 1 2 3]
[ true true true false]
[[0 1]
[0 3]]
[[2 4]
[2 3]]
[[ 0.6075399 0.98132938 0.53823394 0.14287845]
[ 0.10036481 0.60279468 0.70871344 0.1726192 ]]
[ 2.26998167 1.58449213]
[ 0.10036481 0.60279468 0.53823394 0.14287845]
[[ 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10]
[11 12 13 14]]
8[1 1 1 2 2 2]
(3,) (6,)
[[1]
[1][1]]
深度賦值的時候： b=a.copy()
b不會隨著a的值的改變而改變。
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