python numpy模組學習（超級基礎）

import numpy as np

#讀取txt檔案

txt = np.genfromtxt('test.txt',delimiter='',dtype=str,encoding='utf-8')
#生成矩陣
vector = np.array([5,10,23,45,2])  #一維
vector = np.array([[5,10,23,45,2],[3,20,43,45,2],[5,10,43,45,2]])  #二維   vector[1][1] = 20
#檢視矩陣大小
vector.shape  #(3,5)
#檢視矩陣資料型別（np.array必須是相同資料型別）
vector = np.array([[5,10,23,45,2],[3,20,43,45,2.0],[5,10,43,45,2]])
vector.dtype  #dtype('float64')
#獲取資料
vector[1,1]  #20.0
vector[0:2]  #輸出前兩行
vector[:,1]  #array([10., 20., 10.])  輸出第二列
#np.array中的操作會實施到每乙個數
vector == 10
'''array([[false,  true, false, false, false],
[false, false, false, false, false],
[false,  true, false, false, false]])
'''#轉換型別
vector = vector.astype(int)
vector.dtype  #dtype('int32')
#求極值
vector.min()  #2
vector.mean()  #20.2 平均數
vector.std()  #17.985920419409545 標準差

w = np.arange(15)  #array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])

a = w.reshape(3,5)  #變成三行五列
'''array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
[ 5,  6,  7,  8,  9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
'''a.ndim #矩陣維度
np.zeros((3,4))  #初始化全0
np.ones((3,4),dtype = np.int32)  #初始化全1，指定型別
np.ones((2,3,4),dtype = np.int32)  #三維，初始化全1，指定型別
np.arange(10,30,5) # >10，<30，間隔5  array([10, 15, 20, 25])
np.random.random((2,3))  #兩行三列隨機數
np.dot(a,b) #矩陣點乘

Python numpy模組介紹

python中，numpy numerical python 是 python 語言的乙個擴充套件程式庫，支援大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫。使用前需匯入numpy模組 1.建立矩陣 1 匯入模組 2import numpy as np34 建立一維array物件 ...

python numpy學習筆記

前言 關於學習python，這幾年斷斷續續，學了停，停了學。我查過一些帖子，有人說直接做專案，在專案中學習 有人說打好基礎。我的性格可能是為了工作而工作，做專案可能會只對結果關心，當能出結果時，我便不會探索其中的知識點。所以，我準備從基礎開始，利用官網進行理論的學習，這篇文章是為了對python基礎...

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