校園實習 機器學習 Day2

資料型別轉換

向量計算

索引與切片

是在計算機中向量化的陣列

import numpy as np

array1d = np.array([1

,2,3
,4,5
])print
(array1d)
#結果1
array2d = np.array([[
1,2,
3,4]
,[5，6，7，8]]
)print
(array2d)
#結果2
print
(array2d.shape)
print
(array2d.
type
)#結果3

在numpy中陣列內的元素大小與型別必須一致，[[1,2,3,4],[5，6，7]]與[[1,2,3,4],[5，6，7，「e」]]都是錯誤寫法

結果3：

print

(np.zeros(shape=(2
,4))
)#輸出全為0的2*4矩陣
print
(np.ones(shape=(2
,4))
)#輸出全為1的2*4矩陣
print
(np.identity(3)
)#輸出三維單位矩陣
print
(np.diag([1
,2,4
,5])
)#輸出對角線是1，2，4，5的4*4對角矩陣
print
(np.sign(array1d)
)#獲取array1d的各個資料的符號
print
(np.ones_like(array2d)
)#生成與array2d同等規格的全1陣列
#結果4

#與range生成器有相似功能

array1d1 = np.arange(1,
21,1)
#不包含上界,生成一維陣列
print
(array1d1)
array2d1 = array1d1.reshape(4,
5)#生成二維陣列
print
(array2d1)
array3d1 = array1d1.reshape(2,
2,5)
#生成三維陣列
print
(array3d1)
#結果5

)#將array1d陣列資料型別int轉換成float

兩陣列對應下標元素進行相應的運算

array1d3=np.arange(1,

5)print
(array1d3)
#結果[1,2,3,4]
print
(array1d3+1)
#結果：[2,3,4,5]
print
(array1d3+array1d3)
#結果[2,4,6,8]
'''上式等價形式：
for row1,row2 in zip(array1d3,array1d3):
for x,y in zip(row1,row2):
z=x+y
pass
'''print
(array1d3-1)
#結果[0,1,2,3]
print
(array1d3-array1d3)
#結果[0,0,0,0]
print
(array1d3*2)
#結果[2,4,6,8]
print
(array1d3*array1d3)
#結果[1,4,9,16]

使用copy新增陣列副本，對副本修改不影響原陣列

如下文的：arr = array1d1[0:4].copy()

array1d1 = np.arange(1,

11,1)
print
("切片"
)print
(array1d1)
#輸出[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
#索引print
(array1d1[1]
)#輸出2
print
(array1d1[5:
])#輸出[6,7,8,9,10]
array1d1[5:
]=10#批量賦值
print
(array1d1)
#輸出[1,2,3,4,5,10,10,10,10,10]
array1d1[:]
=0#array1d1=0不行
print
(array1d1)
#輸出[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
#得到切片副本：不會影響到原陣列
arr = array1d1[0:
4].copy(
)arr[:]
=1print
(array1d1)
#輸出[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
print
(arr)
#輸出[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
#二維陣列索引、切片
array2d3 = np.array([[
1,2,
3,4,
5],[
6,7,
8,9,
10]])
print
(array2d3)
#輸出print
(array2d3[1,
0:2]
)#輸出[6,7]
print
(array2d3[0:
,2:]
)#array2d3[一維切片，二維切片]，三維同樣
#輸出[3,4,5]
#    [8,9,10]

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