python基础课程5（看代码看注释）--numpy
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
python基础课程5（看代码看注释）--numpy
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
#人生苦短，我用python
#給文件設置配置環境路徑：file->Settings->project mylesson->project interpreter
#numpy:除了字符串、列表、元組、字典之外還有一種數據結構就是數組，列表能存儲任意數據，數組只能存儲一種類型數據。array
#pandas
#matplotlib
import random
import array
array.array('i',range(10))#生成10的列表轉化為數組
#a[1] = 'ss'##報錯，因為數據類型必須要統一，因此常用numpy
import numpy as np
#從原有列表轉換為數組
a_list=list(range(10))
print(a_list)
b = np.array(a_list)
print(b)
type(b)
#生成數組
a = np.zeros(10,dtype = int)#有是個元素的數組
print(type(a))
#查看數組類型
a.dtype
#生成多維數組
a = np.zeros((4,4),dtype=int)
print(a)
print(type(a))#查看數組類型2
print(a.dtype)
a = np.ones((4,4),dtype=float)
print(a)
print(type(a))
#查看數組類型
print(a.dtype)
#隨意生成
np.full((5,5),3.14)
#比照數據類型和緯度生成新的緯度
print(np.zeros_like(a))#比照著a生成一個數組
print(np.ones_like(a))
print(np.full_like(a))#random
print(random.randint(5,10))#生成5-10之間的值
print(random.random())a1=np.random.random((3,3))
print(a1)
#生成隨機數時經常用到
print(np.random.randint(0,10,(3,3)))
list(range(0,10,2))
np.arange(0,10,2)#0-10范圍內取數，步長為2
#經常用到
np.linspace(0,3,100)#0-3取100個數
#n維的單位矩陣
np.eye(5)
###訪問數組中的元素
#嵌套列表的元素訪問
var = [[1,2,3,4,5],[5,6,7,8,9]]
a = np.array(var)
print(var[0][0])
a.np.full((3,3),9.9,dtype=int)
print(a[0][0])##數組訪問和列表訪問時一樣的
#這兩種訪問方式是一樣的
print(a[0,1],a[0][1])
#數組切片
#跟上邊方式不等價
a[:2,:2],a[:2][:2]
##數組的屬性
#維度
print(a.ndim)
print(a.shape)
print(a.size)
print(a.dtype)
print(a.itemsize)#每個數組占的字節
print(a.btype)##numpy數組的運算，基礎運算相當于對每個元素都做運算
a = np.array(list(range(10)))
print(a+10)#基礎運算相當于np.add(a,10)
print(a-10)
a = np.array((3,3),1.0,dtype=float)
print(a+10)
np.add(a,10)
a = np.linspace(0,np.pi,5)
b = np.sin(a)
print(a,b)
#np.數學公式特別多，自己練習##統計類型
sum[[1,2,3,4,5,6]]
#數組一維求和
a =np.full(10,2.3)
print(sum(a))
#數組多維求和
a =np.array([[1,2],[3,4]])
print(sum(a))
#np.sum求和
np.sum(a)
np.sum(a,axis=1)np.max(a)
np.max(axis=1)np.random.rand(10000)##notebook使用小技巧
#%timeit 代碼：此方法來判斷程序的執行效率
#%time.np.sum(n)
###比較
a = np.array(range(10))
a>3#輸出每個元素和3的比較，輸出布爾型數據
a==a
np.all(a>-1)#全部為True,相當于匯總
##變形reshape
a = np.full((2,10),1,dtype=float)
print(a.shape)
print(a.size)
print(a.ndim)
print(a.reshape(4,5))
##排序
np.sort(a)#從小到大排序
a.sort(axis=1)
a.sort(axis=0)
##拼接函數
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([0,2,4],[5,6,7])
np.concatnate([b,b,b],axis=1)
總結
以上是生活随笔為你收集整理的python基础课程5（看代码看注释）--numpy的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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