python400集第三季尚学堂百战程序员numpy

NumPy(NumericalPython)是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，比如数据与矩阵运算，Numpy支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。pipinstallNumPypipinstallimportimportnumpyasnpnumpyarange函数，该函数可以传入一个整数类ndarray类型的数组。arraynumpy模块的array函数可以生成数组。例如，如果要生成一个二维数组，需要向arrayndarray类型数组，作为二维，也可以通过shape[n]形式获得每一维的元素个数，其中n是维度，从0开始。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)范围的随机数importnumpyasnpimportnumpyasnp范围就是[0,low)。如果有high，范围就是[low,high)。importnumpyasnpimportnumpyasnp#生成[0,low)范围的随机整数dn表格每个维度importnumpyasnp分布）loc：期望scalesizendarrayNumPyNndarray，它是一系列同类型数据的集合，以0下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray对象是用于存放同类型元素的数组ndarrayNumPyndarray数组的维度，对于矩阵，nm.shapen*mndarrayndarrayndarrayimportnumpyasnpimportnumpyasnpprint('ndim属性'.center(20,'*'))print('shape属性'.center(20,'*'))print('dtype属性'.center(20,'*'))print('size属性'.center(20,'*'))ndarray数组除了可以使用底层ndarray构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创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对象的内容可以通过索引或切片来和修改，与Python中list的切片操作ndarray0nstartstopstep参数进行，从reshape方法可以将一维数组变成二维、三维或者数组。通过ravel方法或flatten方法可组类型），resize方法也可以改变数组的维度。importnumpyimportnumpyasnp的水平组合。现在有两个2*3的数组AB。 垂直组合呢？现在以两个2*3的数组AB为例 【示例】vstackhstackprint('xprint('x轴方向及垂直堆叠')#64axis=0vstackaxis=1hstackaxis=2dstackimportnumpyasimportnumpyasnpimportimportnumpyasnpprint('axis=0')print('axis=1')22*6的二维数组X npnp npnp X4hsplit函数分隔数组的一个规则就是第2个参数值必须可以整除待分隔数组的列数。2个参数表示将数组垂直分隔成几个小数组。示例如下，一个4*3的二维数组X。 print('原数组a')##将1,3,3,4转换为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转化为弧度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函数将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应power:[