第一部分
numpy的属性
import numpy as np #numpy的简写
列表转换为矩阵
array = np.array[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
维度
array.ndim
矩阵的行和列数
array.shape
矩阵的元素个数
array.size
列如
第二部分 array的创建
a = np.array([2,5,9])
指定数据类型
a = np.array([1,5,8],dtype=np.int32)
a = np.array([1,5,8],dtype=np.float)
创建全零数组
a = np.zeros((3,4))
创建全一数组
a = np.ones((3,4))
arange 创建连续数组
a = np.arange(10,20,2) #10-20的数，步长为2
reshape改变数组的形状
a = np.arange(12).reshape(3,4) # 3行4列
linspace创建线段型数据
a = np.linspace(1,10,20)
例如
![]()
捕获.PNG
第三部分 基础运算
a = np.array([10,20,30,40])
b= np.arange(4)
c = a-b #array([10,19,28,37])
c = a + b #array([10,21,32,43])
c = a b #array([0,20,60,120])
c = b2 #array([0,1,4,9])
c = 10np.sin(a) # array([-5.44021111, 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 ])
第四部分 索引
一维索引
import numpy as np
A = np.arange(3,15)
print(A[3]) # 6
二维索引
A= np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A[2]) #[11 12 13 14]
如果想要表示具体的单个元素，
print(A[1][1]) # 8
print(A[:,1]) #第一列的所有数
转置
print(A.T)
第四部分 array合并
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
C = np.vstack((A,B))
D = np.hstack((A,B))
