numpy 数组相关

目录

1. numpy

2. numpy数组和list列表

3. numpy 产生数组

3.1 从列表产生数组

3.2 生成全0或者全1数组

3.3 fill 将数组设置为指定值

3.4 生成特殊数组

4. 数组类型

5. 数组形状

6. 数组元素的数目

7. 数组的维度

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1. numpy

常见的几种导入方式：

第三种的话，以后使用numpy的内容，就不需要numpy. 的 *** 作，直接用就行

建议使用第二种导入方式

2. numpy数组和list列表

numpy 数组上的数学 *** 作：

• 例如：将列表的每一个元素+1

• 例如：将列表a，b对应的元素相加

zip 是一个打包命令，这里可以将a，b对应的位置组成一个数对，然后再相加

上面运用列表的 *** 作是非常麻烦的，但是运用numpy的话会非常简单

3. numpy 产生数组

这里数组和列表不同的是：

列表元素类型可以是不一样的

数组元素类型 dtype 是一样的

3.1 从列表产生数组

 

3.2 生成全0或者全1数组

生成全 0 数组：zeros

默认给的都是浮点数的形式 0.

生成全 1 数组：ones

默认给的都是浮点数的形式 1.

 通过dtype 更改默认的元素类型

3.3 fill 将数组设置为指定值

如果传入参数的元素类型不一样，会按照已有的类型（原来的类型）进行转换

 如果想让上面的fill(2.5）成立，需要astype进行类型转换

3.4 生成特殊数组

生成整数序列：arange，遵循左闭右开 

生成等差数列：linspace(开始，终点，多少个元素)，这个不是左闭右开，终点也包括

这个写法可能有点奇怪，但是也能理解，要不然就和arange一样了

默认是浮点型，因为个数的存在极大可能会产生小数

生成随机数：random.rand()

这样生成的是10个0-1直接的随机数，不包括1

随机生成10个整数，左闭右开

4. 数组类型

查看数组类型：type

numpy.narray----->numpy当中的n维的数组类型

查看数组中元素的类型：dtype

5. 数组形状

shape 查看数组的形状

6. 数组元素的数目

size 查看数组元素的个数 

7. 数组的维度

ndim 查看数组的维度