numpy的安裝:
可以通過pip install numpy進行安裝,如果安裝超時可以通過國內映象安裝:
pip install -i numpy
numpy的使用:
import numpy as np
#dtype定義陣列的型別
array=np.array([[
[1,2
,3],
[4,5
,6],
[7,8
,9]]
,[[1
,2,3
],[4
,5,6
],[7
,8,9
]]],dtype=np.
float
)#array的型別
print
(type
(array)
)print
('='*30
)#shape屬性顯示是形狀
print
(array.shape)
print
('='*30
)#ndim屬性顯示矩陣的維度
print
(array.ndim)
print
('='*30
)#size顯示大小
print
(array.size)
print
('='*30
)print
(array)
print
('='*30
)print
(array.dtype)
print
('='*30
)#定義乙個三行四列全部為零的矩陣,矩陣的形狀引數要用括號括起來,同時可以定義矩陣的型別
a=np.zeros((3
,4),dtype=np.int64)
print
(a)print
('='*30
)#定義乙個三行四列全部為一的矩陣
b=np.ones((3
,4),dtype=np.int32)
print
(b)print
('='*30
)#生成乙個有序的數列
c=np.arange(10,
20,2)
print
(c)print
('='*30
)#將生成的數列變成矩陣,形狀引數要放在括號內
d=np.arange(12)
.reshape((3
,4))
print
(d)print
('='*30
)#生成線段
e=np.linspace(1,
10,5)
print
(e)
輸出結果:
<
class
'numpy.ndarray'
>
====
====
====
====
====
====
*****=(
2,3,
3)====
====
====
====
====
====
*****=3
====
====
====
====
====
====
====
==18
====
====
====
====
====
====
*****=[
[[1.
2.3.
][4.
5.6.
][7.
8.9.
]][[
1.2.
3.][
4.5.
6.][
7.8.
9.]]
]======
====
====
====
====
====
====
float64
====
====
====
====
====
====
*****=[
[000
0][0
000]
[000
0]]==
====
====
====
====
====
====
====[[
1111
][11
11][
1111
]]====
====
====
====
====
====
*****=[
1012
141618]
====
====
====
====
====
====
*****=[
[012
3][4
567]
[8910
11]]==
====
====
====
====
====
====
====[1
.3.25
5.57.7510.
]
numpy處理矩陣運算(對應位置運算):
import numpy as np
#矩陣加法,對應位置相加
a=np.array([10
,20,30
,40,50
])b=np.arange(1,
6)c=a+b
print
(c)#矩陣減法,對應位置相減
d=a-b
print
(d)#矩陣乘法,對應位置相乘
e=a*b
print
(e)#矩陣除法,對應位置相除
f=a/b
print
(f)#對應位置平方
g=b**
2print
(g)#對應位置求三角函式
h=np.sin(a)
#也可以是cos或tan
print
(h)
運算結果:
[11 22 33 44 55]
[ 9 18 27 36 45]
[ 10 40 90 160 250]
[10. 10. 10. 10. 10.]
[ 1 4 9 16 25]
[-0.54402111 0.91294525 -0.98803162 0.74511316 -0.26237485]
numpy處理矩陣乘法(真正的矩陣運算–dot()方法):
import numpy as np
a=np.array([[
1,2]
,[3,
4]])
b=np.ones((2
,2),dtype=np.
int)
c=np.dot(a,b)
d=a.dot(b)
print
('a:\n'
,a)print
('b:\n'
,b)print
('c:\n'
,c)print
('d:\n'
,d)
執行結果:
a:[[1 2]
[3 4]]
b:[[1 1]
[1 1]]
c:[[3 3]
[7 7]]
d:[[3 3]
[7 7]]
python中numpy模組初級使用
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