1. 创建numpy数组/矩阵

import numpy as np
print(np.__version__) # 查看版本

创建

np_arr = np.array([x for x in range(10)])
print(np_arr)

修改

np_arr[0] = 100 # 与list基本类似
print(np_arr)

查看类型

np_arr.dtype 

特殊矩阵的创建：

创建都是0的数组, 默认为float

np.zeros(10) 
np.zeros(10, dtype='int')

np.zeros((3,5)) # 三行五列
#### 或者
np.zeros(shape=(3,5))

创建全1矩阵

np.ones((3,5))

其他数字矩阵

np.full(shape = (2,4), fill_value=3)

创建随机数矩阵：

生成随机整数

np.random.randint(0, 10,10) # 随机生成从0到10的一维10个随机数，这是左开右闭的
np.random.randint(0, 10, size = (3,5))

生成符合某种分布的随机数

np.random.normal(10,100)  # 正态分布，指定均值和方差
np.random.normal(0,1,size = (3,4))

2. numpy数组/矩阵的基本操作

X = np.arange(15).reshape(3,5)

X.ndim # 二维数组 （输出几维）
X.shape # 三行五列
X.size

X[:2, :3] # 前两行前三列
X[:2, ::2] # 前两行，列是隔一行取一列

3. 合并

A = np.array([[1,2,3], 
              [4,5,6]])
# 列拼接
np.concatenate([A, A], axis = 1) # axis默认为0

np.vstack([A, np.array([6,6,6])])
np.hstack([A, np.full((2,2), 100)])

4. 分割

np.split(np.arange(10), [2,6]) # 向量

np.split(A, [1]) # 矩阵, 默认分割行
np.split(A, [2], axis=1) # 按列分割

np.vsplit(A, [1]) # 分割出上下
np.hsplit(A, [2]) # 分割出左右

np.tile(A, [2]) # 重复数组

5. 索引

big = np.arange(1000000)

#### 最小值的索引
np.argmin(big)

x = np.arange(16)
np.random.shuffle(x)

排序

np.sort(x)

快速排序

以3位分割点，3前面的都比3要小，但是不一定按照大小排序

np.random.shuffle(x)
np.partition(x, 3)