numpy总结

介绍

numpy是一个功能强大的python库。机器学习中，需要对矩阵进行各种数值计算，numpy对其提供非常好的库，用于简单和快速计算。

常用函数库

1. 数组属性

   ndarray.ndim：秩，即轴的数量或维度的数量
   ndarray.shape：数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列
   ndarray.size ：数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值
   ndarray.dtype：ndarray 对象的元素类型

2. numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

   功能：创建一个 ndarray（numpy数组）
   object：数组或嵌套的数列
   dtype：数组元素的数据类型，可选
   ndmin：指定生成数组的最小维度

3. numpy.zeros(shape, dtype = float, order = ‘C‘)

   功能：创建制定大小以0填充的numpy数组

4. axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。

5. numpy.arange(start, stop, step, dtype)

   功能：根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray。
   左闭右开（遵循python特性）

6. numpy运算函数

   numpy.sqrt/num/mean/power等等。

numpy总结

原文：https://www.cnblogs.com/wujingqiao/p/10477456.html