Python中Numpy ndarray的使用详解
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2020-09-19
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Python中中Numpy ndarray的使用详解的使用详解
主要介绍了Python中Numpy ndarray的使用详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作
具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
本文主讲Python中Numpy数组的类型、全0全1数组的生成、随机数组、数组操作、矩阵的简单运算、矩阵的数学运算。
尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵，但使用Numpy库更方便。
定义数组定义数组
>>> import numpy as np
>>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) #定义矩阵，int64
>>> m
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]], dtype=np.float) #定义矩阵,float64
>>> m
array([[1., 2., 3.],
[2., 3., 4.]])
>>> print(m.dtype) #数据类型
float64
>>> print(m.shape) #形状2行3列
(2, 3)
>>> print(m.ndim) #维数
2
>>> print(m.size) #元素个数
6
>>> print(type(m))
<class 'numpy.ndarray'>
还有一些特殊的方法可以定义矩阵
>>> m = np.zeros((2,2)) #全0
>>> m
array([[0., 0.],
[0., 0.]])
>>> print(type(m)) #也是ndarray类型
<class 'numpy.ndarray'>
>>> m = np.ones((2,2,3)) #全1
>>> m = np.full((3,4), 7) #全为7
>>> np.eye(3) #单位矩阵
array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
>>> np.arange(20).reshape(4,5) #生成一个4行5列的数组
>>>
>>> np.random.random((2,3)) #[0,1)随机数
array([[0.51123127, 0.40852721, 0.26159126],
[0.42450279, 0.34763668, 0.06167501]])
>>> np.random.randint(1,10,(2,3)) #[1,10)随机整数的2行3列数组
array([[5, 4, 9],
[2, 5, 7]])
>>> np.random.randn(2,3) #正态随机分布
array([[-0.29538656, -0.50370707, -2.05627716],
[-1.50126655, 0.41884067, 0.67306605]])
>>> np.random.choice([10,20,30], (2,3)) #随机选择
array([[10, 20, 10],
[30, 10, 20]])
>>> np.random.beta(1,10,(2,3)) #贝塔分布
array([[0.01588963, 0.12635485, 0.22279098],
[0.08950147, 0.02244569, 0.00953366]])
操作数组操作数组
>>> from numpy import *
>>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组
>>> a2=array([2,2,2])
>>> a1+a2 #对于元素相加
array([3, 3, 3])
>>> a1*2 #乘一个数
array([2, 2, 2])
##
>>> a1=np.array([1,2,3])
>>> a1
array([1, 2, 3])
>>> a1**3 #表示对数组中的每个数做立方
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