numpy引用
import numpy as np
N維數組對象
numpy是什么意思?np.array([0,1,2,3,4],[9,8,7,6,5,4])
np.array()生成一個ndarray數組
np.array()輸出成[ ]形式,元素由空格分隔
ndarry對象的屬性
Python numpy,.ndim 秩,即軸的數量或維度的數量
.shape ndarry對象的尺度,對于矩陣,n行m列
.size ndarry對象元素的個數,相當于.shape中n*m的值
.dtype ndarry對象的元素類型
numpy庫,.itemsize ndarry對象中每個元素的大小,以字節為單位
ndarry的元素類型
1.
bool 布爾類型,True或False
import?intc 與C語言中的int類型一致,一般是int32或int64
intp 用于索引的整數,與C語言中ssize_t一致,int32或int64
int8 字節長度的整數,取值:[‐128, 127]
int16 16位長度的整數,取值:[‐32768, 32767]
python怎么用、int32 32位長度的整數,取值:[‐231, 231‐1]
int64 64位長度的整數,取值:[‐263, 263‐1]
2.
uint8 8位無符號整數,取值:[0, 255]
導入numpy、uint16 16位無符號整數,取值:[0, 65535]
uint32 32位無符號整數,取值:[0, 232‐1]
uint64 32位無符號整數,取值:[0, 264‐1]
float16 16位半精度浮點數:1位符號位,5位指數,10位尾數
python中numpy用法、float32 32位半精度浮點數:1位符號位,8位指數,23位尾數
float64 64位半精度浮點數:1位符號位,11位指數,52位尾數
3.
complex64 復數類型,實部和虛部都是32位浮點數
numpy怎么導入,complex128 復數類型,實部和虛部都是64位浮點數
ndarry數組的創建方法
1.從Python中的列表、元組等類型創建ndarray數組
2.使用NumPy中函數創建ndarray數組,如:arange, ones, zeros等
np.arange(n) 類似range()函數,返回ndarray類型,元素從0到n‐1
np.ones(shape) 根據shape生成一個全1數組,shape是元組類型
np.zeros(shape) 根據shape生成一個全0數組,shape是元組類型
np.full(shape,val) 根據shape生成一個數組,每個元素值都是val
np.eye(n) 創建一個正方的n*n單位矩陣,對角線為1,其余為0
np.ones_like(a) 根據數組a的形狀生成一個全1數組
np.zeros_like(a) 根據數組a的形狀生成一個全0數組
np.full_like(a,val) 根據數組a的形狀生成一個數組,每個元素值都是val
np.linspace() 根據起止數據等間距地填充數據,形成數組
np.concatenate() 將兩個或多個數組合并成一個新的數組
3.從字節流(raw bytes)中創建ndarray數組
4.從文件中讀取特定格式,創建ndarray數組
ndarry數組的變換
.reshape(shape) 不改變數組元素,返回一個shape形狀的數組,原數組不變
.resize(shape) 與.reshape()功能一致,但修改原數組
.swapaxes(ax1,ax2) 將數組n個維度中兩個維度進行調換
.flatten() 對數組進行降維,返回折疊后的一維數組,原數組不變
ndarry數組類型的變換
ndarry數組向列表的轉換
ndarry數組的操作
索引和切片
ndarry數組的運算
一元函數
二元函數
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