numpy学习 - 技术栈

python 复制代码

import numpy as np
# 数组中存储的数据元素类型必须是统一类型

# 创建一维数组
# np.array([a,b,c])
arr1 = np.array([1,2,3,4])
print("创建的数组为：",arr1)
# print(,,,,)
# print中单引号引住双引号
print("it's good")
# 换行输出
print('''
1
2
3
''')

# 创建二维数组
# np.array([[],[],[]])
arr2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("二维数组：\n",arr2)
print("数组形状：",arr2.shape)
print("数组元素类型：",arr2.dtype)
print("数组元素个数：",arr2.size)
print("数组每个元素大小为：",arr2.itemsize)

# 重新设置形状
arr2.shape=3,2
print(arr2)

arr3=arr2-1  # 数组中每个元素减1
print(arr3)

print("使用arange函数创建数组：",np.arange(0,10,2)) # 0开始到10，步长为2,取下不取上
print(np.linspace(0,10,10))

# 数据类型转换
print("转换结果：",np.float(42))
print(np.int(float("42.0")))  # 将字符串先转化为float,再转为int或者其他
print(np.str(float("42")))

#随机数的生成
print(np.random.random(100))  # 随机生成100个随机数
print(np.random.rand(10,5))  # 随机生成10行5列 均匀分布的随机数
print(np.random.randn(10,5))  # 随机生成10行5列 正态分布的随机数
print(np.random.randint(2,10,size=[2,5]))  # 生成指定范围内的随机数 2-10范围内的2行5列个随机数

python 复制代码

import numpy as np
# 一维数组元素查找

arr1 = np.arange(10) # 输入的是最大值，默认最小值为0，步长为1
print(arr1)
print(arr1[4])

# 用范围作为下标获取数组的一个切片，取上不取下
print(arr1[1:3])  # [1 2]
print(arr1[-2])  #倒数第二个元素
print(arr1[:4])  #开始到第3个元素，不取第4个元素
arr1[1:3]=11,22   # 下标可以修改元素值
print(arr1[1:3]) # [11 22]

print(arr1) #[ 0 11 22  3  4  5  6  7  8  9]
print(arr1[1:-1:2]) # 第三个参数表示步长 [11  3  5  7]
print(arr1[1:-1:3]) # [11  4  7]
print(arr1[-1:1:-3])  # 倒着取数据，步长为负数，此时开始下标需要大于结束下标 [9 6 3]

python 复制代码

import numpy as np
# 二维数组查找
arr1 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])

print("索引结果为：",arr1[0,1:3]) # 索引中第0行第1列和第2列的元素

print(arr1[1:,2:]) # 索引中第1行，第2行中，第2列，第3列的数据

print(arr1[:,2]) # 索引中第2列的数据

arr2=np.arange(12)
print(arr2.reshape(3,4))
print(arr2.reshape(3,4).ndim)  # 查看数组维度