python基础~ numpy用法大全

深藏阁楼爱情的钟 2022-12-30 10:35 165阅读 0赞

> hello，你好，我是研一的一名学生，坐标北邮~ 我的微信号：gxin\_0508,希望遇到志同道合的你~  
> 不管是生活，还是学习，或者未来理想，都可以和我聊聊~

由于需要，最近在学习python~  
python虽说上手很快，但由于对库的不了解，总需要百度，效率低下，所以写下这一篇文章，方便了解~

1.我们可以从嵌套的Python列表初始化numpy数组，并使用方括号访问元素：  
a = np.array(\[1, 2, 3\]) \#创建一维数组，\[\]内包含元素  
2\*\*.创建数组\*\*

a = np.zeros((2,2))  #2*2类型，0填充
    b = np.ones((1,2)) #1*2类型，1填充
    c = np.full((2,2), 7)#2*2类型，7填充
    d = np.eye(5)   # 2*2类型，单位阵
    e = np.random.random((2,2))  # 2*2，随机阵
    y = np.empty_like(x)   # 维度像x的

**3.切片** ，由于数组可能是多维的，因此必须为数组的每个维指定一个切片：

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
    print("a\n",a)
    b = a[:2, 1:3] #不包含最后一个数字
    print("b\n",b)

结果：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**4.索引**

a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]])
    print("a\n",a)
    print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]])  # Prints "[1 4 5]"，索引的是[0][0],[1][1],[2][0]
    print(np.array([a[0, 0], a[1, 1], a[2, 0]]))  # Prints "[1 4 5]"等价

**5.向矩阵 x 的每一行添加向量 v 等同于通过垂直堆叠多个 v 副本来形成矩阵 vv**

v = np.array([1, 0, 1])
    vv = np.tile(v, (4, 1))
    # Prints "[[1 0 1]
    #          [1 0 1]
    #          [1 0 1]
    #          [1 0 1]]

**6.形状操作**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**7.数组转换**  
![\*\*加粗样式\*\*][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
8.  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

9.![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

10.计算![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
例如：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

print(a.sum(axis=1))# 3 7 11 
    axis=0，表行，1表示列

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/8276dc9dc5474fbc8ab9ef3538374625.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201224205001522.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201224205058337.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201224205335905.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201224205507854.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjA1Mjcz,size_16,color_FFFFFF,t_70