Numpy的使用

import numpy as np

a = np.array([1,2,3],dtype=np.int32)  --定义元素类型 float

print(a.dtype)

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

--生成全部为0,1的矩阵

a = np.zeros((3,4))  ones empty

--生成序列

a = np.arrange(12).reshape((3,4))   3行4列  0到 11

numpy的基础运算

a,b

a+b a-b

c= a**2     c=a*b  对应元素的相乘

print(b<3)

矩阵的相乘

c_dot = np.dot(a,b)   c_dot_2=a.dot(b)

a = np.random.random((2,4))

np.sum(a,axis=1)   np.mean(a)

min(b,axis=0)

max(b)

矩阵的索引

A = np.arange(2,14).reshape((3,4))

print(np.argmin(A))   获取矩阵A最小元素对应的索引 argmax(A)

A.mean() A.median() 中位数  A.cumsum()按顺序累加 A.diff()

np.sort() 逐行排序

矩阵的转置   np.transpose(A)   A.T

np.clip(A，5，9)  所有小于5的数变成5  所有大于9的数变成9  其他的数字不变

for row in A:

　　print(row)   默认迭代矩阵的行

A.flatten() 将多行多列的array转换成1行      A.flat

numpy  array的合并

A = np.array([1,1,1])

B = np.array([2,2,2])

C = np.vstack((A,B))  #上下合并   

D = np.hstack((A,B))  #上下合并

numpy  array的分割

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b = a.copy()   a和b是独立的

Numpy的使用

原文：https://www.cnblogs.com/dll102/p/12377872.html