Numpy基礎2 基本變換

x=np.array(list/tuple,dtype=)

x=np.array( [ [1,2],[2,3],(4,5) ] )列表中包含元組

即x=[ [1 2],[2 3],[4 5] ]

np.arange(n)：返回一維array型別，元素從0到n-1

np.ones(shape)：返回全1的array，shape為元組型別

np.zeros(shape)：全零array

np.full(shape,val)：用val填充整個shape的array

np.eye(n)：生成n*n的單位矩陣(array)

舉例：np.eye(5)

array(

[[1. 0. 0. 0. 0.],

[0. 1. 0. 0. 0.],

[0. 0. 1. 0. 0.],

[0. 0. 0. 1. 0.],

[0. 0. 0. 0. 1.]

]這裡可以注意到，numpy陣列中幾乎都有乙個點，因為numpy預設為浮點型別。

)**np.ones_like(a)**全1

**np.zeros_like(a)**全0

**np.full_like(a,val)**全val

按照a的形狀進行填充

x.reshape(shape)：改變陣列的形狀，但是原陣列不變

x.resize(shape)：原陣列形狀改變

x.swapaxes(ax1,ax2)：n個維度中兩個維度進行調換

x.flatten()：返回乙個將原來的array改為一維的array，不改變原array

np.linspace(start,end,num,endpoint=bool)：生成等間距分出的一維array

np.concatenate((a,b))：引數為元組，可以將兩個array連線

np.astype(new_type)：將原陣列拷貝，改變其資料型別，不改變原陣列

這裡給出乙個三維陣列：

a=np.ones((2

,3,4
),dtype=np.int32)
aarray([[
[1,1
,1,1
],[1
,1,1
,1],
[1,1
,1,1
]],[
[1,1
,1,1
],[1
,1,1
,1],
[1,1
,1,1
]]])
好了，然後我們將它reshape
a.reshape((3
,8))
array([[
1,1,
1,1,
1,1,
1,1]
,[1,
1,1,
1,1,
1,1,
1],[
1,1,
1,1,
1,1,
1,1]
])

b=np.full((2

,3,4
),25,np.int32)
b=array([[
[25,25
,25,25
],[25
,25,25
,25],
[25,25
,25,25
]],[
[25,25
,25,25
],[25
,25,25
,25],
[25,25
,25,25
]]])
c=b.tolist()[
[[25,
25,25,
25],[
25,25,
25,25]
,[25,
25,25,
25]],
[[25,
25,25,
25],[
25,25,
25,25]
,[25,
25,25,
25]]]
len(c)
2

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