python資料分析 numpy使用（三）

1 矩陣的輸出

先初始

import numpy as np

'''a=np.arange(3,15).reshape((3,4))

for row in a:   # 按列輸出，按行就把轉置去掉

print(row)
**```
1.2  按列輸出**

print(row)

**1.3  輸出為一行**

flatten迭代器

**1.4  輸出為一列**

print(i) #輸出成一列

**2  矩陣的合併**

初始化

b1=np.array([2,2,2])

```

2.1 縱向合併

print(np.vstack((a1,b1))) #vertical stack

print(np.hstack((a1,b1))) #horizontal stack

print(a1[:,np.newaxis])    #利用newaxis進行轉置

2.4 合併多個

利用concatenate合併多個array

print(np.concatenate((a1,a1,a1),axis=0))  #多個矩陣一起

縱向分割與橫向分割

'print(np.split(a,2,axis=1)[0],np.split(a,2,axis=1))

另一種方式的分割

print(np.hsplit(a,2))   #水平分割

print(np.split(a,3,axis=0))  # 縱向
print(np.vsplit(a,3))  #縱向

print(np.array_split(a,2,axis=0))#不等分割

即a=b，則我對a進行改變b也會改變，對b改變a也會改變

對於單個值『=』無關聯

a=1

b=aa=2
print(a,b)
a = np.arange(4)
# array([0, 1, 2, 3])
b = a
c = a
d = b
a[0] = 11
print(a,b,d)

b = a.copy()    # deep copy

print(b)        # array([11, 22, 33,  3])
a[3] = 44
print(a)        # array([11, 22, 33, 44])
print(b)        # array([11, 22, 33,  3])

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