python400集第三季尚學(xué)堂百戰(zhàn)程序員numpy

NumPy(NumericalPython)是科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)庫(kù)，提供大量科學(xué)計(jì)算相關(guān)功能，比如數(shù)據(jù)與矩陣運(yùn)算，Numpy支持向量處理ndarray對(duì)象，提高程序運(yùn)算速度。pipinstallNumPypipinstallimportimportnumpyasnpnumpyarange函數(shù)，該函數(shù)可以傳入一個(gè)整數(shù)類ndarray類型的數(shù)組。arraynumpy模塊的array函數(shù)可以生成數(shù)組。例如，如果要生成一個(gè)二維數(shù)組，需要向arrayndarray類型數(shù)組，作為二維，也可以通過(guò)shape[n]形式獲得每一維的元素個(gè)數(shù)，其中n是維度，從0開(kāi)始。numpy.array(object,numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=importimportnumpyas【示例】arange0到5【示例】arange【示例】arange#返回[0.0,1.0)范圍的隨機(jī)數(shù)importnumpyasnpimportnumpyasnp范圍就是[0,low)。如果有high，范圍就是[low,high)。importnumpyasnpimportnumpyasnp#生成[0,low)范圍的隨機(jī)整數(shù)dn表格每個(gè)維度importnumpyasnp分布）loc：期望scalesizendarrayNumPyNndarray，它是一系列同類型數(shù)據(jù)的集合，以0下標(biāo)為開(kāi)始進(jìn)行集合中元素的索引。ndarray對(duì)象是用于存放同類型元素的數(shù)組ndarrayNumPyndarray數(shù)組的維度，對(duì)于矩陣，nm.shapen*mndarrayndarrayndarrayimportnumpyasnpimportnumpyasnpprint('ndim屬性'.center(20,'*'))print('shape屬性'.center(20,'*'))print('dtype屬性'.center(20,'*'))print('size屬性'.center(20,'*'))ndarray數(shù)組除了可以使用底層ndarray構(gòu)造器來(lái)創(chuàng)建外，也可以通過(guò)以下幾種方式來(lái)創(chuàng)numpy.zeros(shape,dtype=float,numpy.zeros(shape,dtype=float,order=numpy.ones(shape,numpy.ones(shape,dtype=None,order=ndarray【示例】linspaceendpoint【示例】linspaceendpointlogndarrayndarray對(duì)象的內(nèi)容可以通過(guò)索引或切片來(lái)和修改，與Python中l(wèi)ist的切片操作ndarray0nstartstopstep參數(shù)進(jìn)行，從reshape方法可以將一維數(shù)組變成二維、三維或者數(shù)組。通過(guò)ravel方法或flatten方法可組類型），resize方法也可以改變數(shù)組的維度。importnumpyimportnumpyasnp的水平組合?，F(xiàn)在有兩個(gè)2*3的數(shù)組AB。 垂直組合呢？現(xiàn)在以兩個(gè)2*3的數(shù)組AB為例 【示例】vstackhstackprint('xprint('x軸方向及垂直堆疊')#64axis=0vstackaxis=1hstackaxis=2dstackimportnumpyasimportnumpyasnpimportimportnumpyasnpprint('axis=0')print('axis=1')22*6的二維數(shù)組X npnp npnp X4hsplit函數(shù)分隔數(shù)組的一個(gè)規(guī)則就是第2個(gè)參數(shù)值必須可以整除待分隔數(shù)組的列數(shù)。2個(gè)參數(shù)表示將數(shù)組垂直分隔成幾個(gè)小數(shù)組。示例如下，一個(gè)4*3的二維數(shù)組X。 print('原數(shù)組a')##將1,3,3,4轉(zhuǎn)換為3,3,4,1/()#####x=np.arange(5)y=np.empty(5)[[0.10.20.30.aa=print('不同角度的正弦值：')#pi/180轉(zhuǎn)化為弧度print(np.sin(a*np.pi/180))print(np.cos(a*np.pi/180))print()a:decimals:0numpyfloor()()aa= printa)printnp.around(a))print(np.around(a,decimals= print(np.around(a,decimals= print('floor向下取整：')numpy.power函數(shù)將第一個(gè)輸入數(shù)組中的元素作為底數(shù)，計(jì)算它與第二個(gè)輸入數(shù)組中相應(yīng)power:[