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.int32) / np.asarray([2,3,4]) #將輸入資料轉為numpy 可顯式指定資料型別
np.asytpe(np.float64) #型別轉換
np.astype(a.dtype) #型別轉換2
np.zeros((3,2)) / np.zeros_like([[1,2],[1,2],[1,2]]) #生成全零的3行2列陣列
np.ones((3,2)) / np.ones_like([[1,2],[1,2],[1,2]]) #生成全1陣列3行2列
np.empty((3,2)) / np.empty_like([[1,2],[1,2],[1,2]]) #生成全0陣列3行2列 或者隨機值
np.eye(3) / np.indetity(3) #生成3階單位陣
arr2d=np.arange(1,10).reshape((3,3)) #生成陣列 2維陣列
arr2d[1,0] / arr2d[1][0] #2d 訪問元素
arr3d=np.arange(1,13).reshape((2,2,3)) #生成陣列 3維陣列
arr3d[0,0,1] / arr3d[0][0][1] #3d 訪問元素
#注意多維陣列 切片 預設不複製，任何修改會反應到原陣列
#numpy 預設不複製,處理大資料
arr1=np.arange(10)
arr_slice=arr1[5:8]
#arr_slice=arr1[5:8].copy()
arr_slice[1]=12345
print(arr1)
arr_slice[:]=64
print(arr1)
#list 預設複製
arr2=list(range(10))
arr_slice2=arr2[5:8]
arr_slice2[1]=12345
print(arr2)
#布林型別索引 布林索引會建立陣列副本
names=np.array(['bob','joe','will','bob','will','joe','joe'])
data=np.random.randn(7,4)
data[names=='bob']
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