import numpy as np

print("====================numpy array开始=======================")
# 创建一个numpy array
list1 = [3, 4, 5]
a = np.array(list1)
print(a)
print(a.dtype)
# 装两个list
list2 = [6, 7, 8]
b = np.array([list1, list2])
print(b)
print(b.dtype)
print(b.shape)

# 创建矩阵，创建一个2行3列的0矩阵，和1矩阵
c = np.zeros([2, 3])
print(c)

d = np.ones([2, 3])
print(d)
########
e = np.eye(4)
print(e)
f = np.arange(0, 10, 2)
print(f)
g = np.linspace(0, 10, 4)
print(g)

print("====================numpy array结束=======================")
print("====================numpy_array自身操作开始=======================")
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
# a+a
a2 = a + a
print(a2)
# a*a
aa = a * a
print(aa)
# a**3
aaa = a ** 3
print(aaa)
# 1/a
a_ = 1 / a
print(a_)

print("====================numpy_array自身操作结束=======================")
print("====================numpy_array的混合操作开始=======================")
# 实际是a和b对应位置的元素相操作
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# a+b
print(a + b)
# a-b
print(a - b)
# a*b
print(a * b)
# a**b
print(a ** b)
# a/b
print(a / b)

print("====================numpy_array的混合操作结束=======================")
print("====================随机矩阵开始=======================")
# 生成一个2行4列的随机矩阵,元素值在0-1之间
c = np.random.random([2, 4])
print(c)
print(c.sum())
print(c.max())
print(c.min())
print("====================随机矩阵结束=======================")
print("====================numpy_array整理开始=======================")
d = np.arange(24).reshape([4, 6])
print(d)
# axis=0表示列，1表示行
print(d.sum(axis=0))
print(d.sum(axis=1))
print(d.min(axis=1))
# 累加
print(d.cumsum(axis=1))

print("====================numpy_array整理结束=======================")
print("====================numpy_array选取操作开始=======================")
e = np.arange(10) ** 2
print(e)
print(e[5])
# 切片
print(e[2:5:2])
# 修改
e[0:5] = 100
print(e)
# 切片后赋值，也会改变原来的值，实际上是创建了一个view
ee = e[0:5]
ee[0] = 200
print(e)
# 想要失去联系加copy
eee = e[0:5].copy()
eee[0] = 100
print(e)

print("====================numpy_array选取操作结束=======================")
print("====================多维numpy_array开始=======================")


# 根据形状生成基底矩阵,x表示行，y表示列
def f(x, y):
    return 4 * x + y


g = np.fromfunction(f, (3, 4))
print(g)
# 返回第0行
print(g[0])
# 返回0行1列的元素
print(g[0][1])
print(g[0, 1])
# 返回所有行的第一列
print(g[:, 1])

# 获取行数和列数
print(g.shape[0])
print(g.shape[1])
for i in range(g.shape[0]):
    print(g[i])

print("====================多维numpy_array结束=======================")


====================numpy array开始=======================
[3 4 5]
int64
[[3 4 5]
 [6 7 8]]
int64
(2, 3)
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
[0 2 4 6 8]
[ 0.          3.33333333  6.66666667 10.        ]
====================numpy array结束=======================
====================numpy_array自身操作开始=======================
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[ 2  4  6]
 [ 8 10 12]]
[[ 1  4  9]
 [16 25 36]]
[[  1   8  27]
 [ 64 125 216]]
[[1.         0.5        0.33333333]
 [0.25       0.2        0.16666667]]
====================numpy_array自身操作结束=======================
====================numpy_array的混合操作开始=======================
[[ 6  8]
 [10 12]]
[[-4 -4]
 [-4 -4]]
[[ 5 12]
 [21 32]]
[[    1    64]
 [ 2187 65536]]
[[0.2        0.33333333]
 [0.42857143 0.5       ]]
====================numpy_array的混合操作结束=======================
====================随机矩阵开始=======================
[[0.40292768 0.58922921 0.00527486 0.89395871]
 [0.87988802 0.29346242 0.8314642  0.97881429]]
4.8750193695367035
0.9788142856320252
0.005274860096391443
====================随机矩阵结束=======================
====================numpy_array整理开始=======================
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]
[36 40 44 48 52 56]
[ 15  51  87 123]
[ 0  6 12 18]
[[  0   1   3   6  10  15]
 [  6  13  21  30  40  51]
 [ 12  25  39  54  70  87]
 [ 18  37  57  78 100 123]]
====================numpy_array整理结束=======================
====================numpy_array选取操作开始=======================
[ 0  1  4  9 16 25 36 49 64 81]
25
[ 4 16]
[100 100 100 100 100  25  36  49  64  81]
[200 100 100 100 100  25  36  49  64  81]
[200 100 100 100 100  25  36  49  64  81]
====================numpy_array选取操作结束=======================
====================多维numpy_array开始=======================
[[ 0.  1.  2.  3.]
 [ 4.  5.  6.  7.]
 [ 8.  9. 10. 11.]]
[0. 1. 2. 3.]
1.0
1.0
[1. 5. 9.]
3
4
[0. 1. 2. 3.]
[4. 5. 6. 7.]
[ 8.  9. 10. 11.]
====================多维numpy_array结束=======================