day2 陣列建立和屬性（Numpy的簡單運用）

*本文章需要用到numpy第三方庫，jupyter notebook自帶

筆記：常用的陣列建立函式：array, arange, linspace, logspace, zeros, ones, eye, diags

常用的屬性：ndim, shape, size, dtype運算

可以用array建立任意維陣列

import numpy as np

arr1 = np.array([[
1,2,
3,4]
,[5,
6,7,
8],[
9,10,
11,12]
])

import numpy as np

arr2 = np.array([1
,2,3
,4], dtype =
'str'
)# 將資料轉換為字元
arr3 = np.array([5
,6,7
,8], dtype =
'float'
)# 將資料轉換為浮點數

import numpy as np

arr4 = np.arange(1,
10,0.5)

還可以用linspace建立等差數列：

import numpy as  np

arr5 = np.linspace(1,
10,10, endpoint =
true
, dtype =
none
)

用logspace建立等比數列：

import numpy as np

arr6 = np.logspace(1,
2,10, endpoint=
true
, base=
10.0
, dtype=
none
)

用zeros建立零矩陣/全零一維陣列：

import numpy as np

zrs1 = np.zeros([4
,5])
zrs2 = np.zeros(
6)

用ones建立全為1的二維矩陣、一維陣列：方法和zeros相同，故不再贅述。

用eye建立單位矩陣：方法同zeros建立一維陣列相同（因為單位矩陣必然是行數 = 列數的矩陣，所以只需要傳入乙個引數），也不再贅述。

用diag建立對角矩陣：

import numpy as np

diag1 = np.diag([4
,5,8
])

在python中對矩陣/一維陣列做加法，是預設對其中的每乙個元素做加法：

diag2 = diag1 +

1

array([[

5,1,
1],[
1,6,
1],[
1,1,
9]])

shape用於檢視陣列的行列數，ndim用於檢視陣列的維度，size用於檢視陣列的元素格式，dtype用於檢視元素型別，方法比較簡單不做一一贅述。

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