“Python numpy的简单应用”的版本间的差异

2018年5月27日 (日) 12:28的版本

numpy的安装

pip3 install numpy

numpy的简单使用

导入模块

>>> import numpy as np

生成数组

>>> np.array([1, 2, 3, 4, 5])        # 把列表转换为数组
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.array((1, 2, 3, 4, 5))        # 把元组转换成数组
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.array(range(5))               # 把range对象转换成数组
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.arange(8)                     # 类似于内置函数range()
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> np.arange(1, 10, 2)
array([1, 3, 5, 7, 9])

>>> import numpy as np
>>> a = np.ones((4,5))
>>> print(a)
[[1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]]
>>> a.ndim
2
>>> a.shape
(4, 5)
>>> a.dtype
dtype('float64')

>>> np.linspace(0,10,11)
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
>>> 
>>> 
>>> np.logspace(0,100,10)
array([1.00000000e+000, 1.29154967e+011, 1.66810054e+022, 2.15443469e+033,
       2.78255940e+044, 3.59381366e+055, 4.64158883e+066, 5.99484250e+077,
       7.74263683e+088, 1.00000000e+100])
>>> np.logspace(1,6,5,base=2)
array([ 2.        ,  4.75682846, 11.3137085 , 26.90868529, 64.        ])
>>> np.zeros(3)
array([0., 0., 0.])
>>> np.ones(3)
array([1., 1., 1.])
>>> np.zeros((3,3))
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])
>>> np.zeros((3,1))
array([[0.],
       [0.],
       [0.]])
>>> np.zeros((1,3))
array([[0., 0., 0.]])
>>> np.ones((1,3))
array([[1., 1., 1.]])
>>> np.ones((3,3))
array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])