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前言
你好,我是醉墨居士,好久没发布新博客了,今天给大家带来的是numpy的快速入门,帮助大家用最短的时间快速学习使用numpy
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导入numpy
python
import numpy as np
创建多维数组
python
# 创建一个两行三列的全零数组
a = np.zeros((2, 3))
print(a)
# 创建一个两行三列的全一数组
b = np.full((2, 3), 0)
print(b)
# 创建一个二维列表
ls = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
# 将二维列表转换为numpy数组
c = np.array(ls)
print(c)
提取数组中的元素
python
c = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
d = c[1, 2] # 取出数组的第2行第3列元素
print(d)
e = c[0:2, 1:3] # 取出数组的第1行到第2行,第2列到第3列的元素
print(e)
f = c[:, 1] # 取出数组的第2列的所有元素
print(f)
乘法
python
# 一维向量点乘,要求两个向量的长度相同,对应位置的元素相乘
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.dot(a, b)
print(c)
# . 乘法,要求第一个数组的列数等于第二个数组的行数,第一个数组的每一列元素与第二个数组的每一行元素相乘
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5], [6]])
c = np.dot(a, b)
print(c)
# * 乘法,要求两个数组的形状相同,两个数组对应位置的元素相乘
print(a * a)
求平均值
python
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.mean(a, axis=0) # 计算每一列的平均值,求第0层的平均值,也就是求最外层的平均值
print(b)
b = np.mean(a, axis=1) # 计算每一行的平均值,求第1层的平均值,也就是求最内层的平均值
print(b)
b = np.mean(a) # 计算整个数组的平均值
print(b)
求最大值
python
a = np.array([[-1, 2], [3, -4], [-5, 6]])
b = np.maximum(0, a) # 计算每个元素的最大值,并将小于0的元素置为0
print(b)
a = np.array([[-1, 2], [3, -4], [-5, 6]])
b = np.array([[2, -1], [-3, 4], [6, -5]])
c = np.maximum(a, b) # 计算两个数组对应位置的元素的最大值
print(c)
a = np.array([[-1, 2], [3, -4], [-5, 6]])
b = np.max(a) # 计算整个数组的最大值
print(b)
a = np.array([[-1, 2], [3, -4], [-5, 6]])
b = np.max(a, axis=0) # 计算每一列的最大值,求第0层的最大值,也就是求最外层的最大值
print(b)
最后
今天这期博客就到这里,大家最好看着例子敲一下代码,这样可以加深印象