前言
近期在做的專案中有一些關於python資料處理——numpy的東西，以及一些python的基本操作，在這裡進行一些分享和記錄吧，也記錄一些自己掉進去過的坑，也希望能幫到大家啦。
windows10+anaconda(tensorflow on cpu)+jupyter notebook+python 3.7.2
正文取整操作
a.和c++一樣的，對某個數值向下取整
import numpy as np #呼叫numpy庫，之後不再贅述
x = np.pi #呼叫numpy裡面的pi數值
print(x)
print(int(x))
#3.141592653589793
#3b.對某個陣列的所有元素向下取整
import numpy as np
a=[1.2,2.2]
a=np.array(a)
a=np.floor(a)
print(a)
#[1. 2.]
陣列建立
a.建立乙個全都是true或false的bool型陣列
b.建立乙個給定數值的陣列
c.深拷貝乙個陣列，這裡呢建議大家在呼叫函式內的引數陣列的時候，像這樣深拷貝這樣做，不然有可能搞錯，變成淺拷貝，事情就會變得很麻煩。
a = np.full((n),false,dtype=bool)#a
aa = np.array([0,0,0,0,1])#b
r = np.array(r0)#c
d.建立乙個全零陣列
temp = np.zeros([1, n], dtype=np.float)
#dtype=:資料型別
#[1,n]:這個位置指定陣列的shape
陣列資料型別轉換
astype
int32 to float64 完全可以，不會出現精度損失(本來就是精度低轉高)
float64 to int32 高轉低的話，精度損失嘛(實質上和上面np.floor操作類似的)
string to float64 如果字串陣列內是數字，則可以轉化為數值型別
a_bool = a_bool.astype(float)
numpy陣列的其它操作
a.縱向合併np.vstack()，注意：括號內要合併的陣列必須用中括號括在一起。
b.返回陣列的轉置np.transpose()，這個沒啥好說的。
c.矩陣乘法np.multiply()，這個也沒啥好說的
r0 = np.vstack([temp, tmp0])#a
r0 = np.transpose(r0)#b
dec_output = np.multiply(sigmoid_output, a_reg)#c
d.兩個陣列的對應元素是否相等np.equal()，返回乙個陣列，對應true or false
e.求陣列均值np.mean()。
來個組合拳，來看看它是什麼呢：
accuracy = np.mean(np.equal(dec, tx))
#先對dec和tx做對比，然後求均值
#這個就是看看dec和tx的吻合度，如果tx是機器學習中的label，dec是**值的話，這樣可以求準確度
f.求陣列最大值對應索引np.argmax()
g.求陣列由小到大的排序後的索引np.argsort()
ymax = np.argmax(y_pred)
ma1 = np.argsort(out1)
今天先更到這裡吧~ march 20th,2020
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