Numpy常用函数:科学计算实现基础
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创建array的便捷函数
使用预定函数arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函数创建
函数 | 功能 | 格式 |
---|---|---|
arange | 创建数字序列 | np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None) |
ones | 创建全是1的数组 | np.ones(shape, dtype=None, order='C') |
ones_like | 创建形状相同全是1的数组 | np.ones_like(a, dtype=float, order='C') |
zeros | 创建全是0的数组 | np.zeros(shape, dtype=None, order='C') |
zeros_like | 创建形状相同全是0的数组 | np.zeros_like(a, dtype=None) |
empty | 创建全是0的数组,但是该数组只分配了空间, 里面的值也有可能是随机的 |
np.empty(shape, dtype=float, order='C') |
empty_like | 创建形状相同全是0的数组 | empty_like(prototype, dtype=None) |
full | 创建指定值的数组 | np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C') |
full_like | 创建形状相同的数组 | np.full_like(a, fill_value, dtype=None) |
arange
ones
zeros
empty
full
numpy常用random随机函数
函数 | 功能 | 格式 |
---|---|---|
rand | 返回数据在[0, 1)之间,具有均匀分布 | rand(d0, d1, ..., dn) |
randn | 返回数据具有标准正态分布(均值0,方差1) | randn(d0, d1, ..., dn) |
randint | 生成随机整数,包含low,不包含high 如果high不指定,则从[0, low)中生成数字 |
randint(low[, high, size, dtype]) |
random | 生成[0.0, 1.0)的随机数 | random([size]) |
choice | a是一维数组,从它里面生成随机结果 | choice(a[, size, replace, p]) |
shuffle | 把一个数组x进行随机排列 | shuffle(x) |
permutation | 把一个数组x进行随机排列,或者数字的全排列 | permutation(x) |
normal | 按照平均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 | normal([loc, scale, size]) |
uniform | 在[low, high)之间生成均匀分布的数字 | uniform([low, high, size]) |
rand
randn
randint
random
choice
shuffle
permutation
normal
uniform
其他函数
函数 | 功能 | 格式 |
---|---|---|
genfromtxt() | 从指定文件夹中获取数据 | np.genfromtxt(路径,dtype) |
astype() | 将ndarray结果的数组的类型进行改变 | array.astype(type) |
linspace() | 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字 | linspace(start,stop,length) |
exp() | 返回e的幂次方 | np.exp(array) |
sqrt() | 对矩阵的每一个元素进行开方 | np.sqrt(array) |
floor() | 向下取整 | np.floor(float) |
permutation | 把一个数组x进行随机排列,或者数字的全排列 | permutation(x) |
normal | 按照平均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 | normal([loc, scale, size]) |
uniform | 在[low, high)之间生成均匀分布的数字 | uniform([low, high, size]) |